Robot Ini Dapat Membantu Memenuhi Belanja Online Anda


Bayangkan untuk a Saat Anda memiliki cangkir penghisap untuk ujung jari — kecuali Anda sedang menggunakan halusinogen, dalam hal ini Anda tidak boleh membayangkannya. Setiap pengisap memiliki ukuran dan kelenturan yang berbeda, membuat satu ujung jari ideal untuk ditempelkan pada permukaan datar seperti karton, ujung jari lainnya lebih cocok untuk benda bundar seperti bola, yang lain lebih baik untuk sesuatu yang lebih tidak teratur, seperti pot bunga. Dengan sendirinya, setiap digit mungkin terbatas pada hal-hal yang dapat ditangani. Tapi bersama-sama, mereka bisa bekerja sebagai tim untuk memanipulasi berbagai objek.

Ini adalah ide di balik Ambi Robotics, startup yang dikembangkan di laboratorium yang saat ini muncul dari mode siluman dengan menyortir robot dan sistem operasi untuk menjalankan mesin manipulatif semacam itu. Pendiri perusahaan ingin mempekerjakan robot dalam pekerjaan yang harus ditakuti oleh mesin rasional mana pun: Mengambil benda di gudang. Apa yang menjadi begitu mudah bagi orang-orang — menggenggam benda apa pun yang tidak terlalu berat — sebenarnya adalah mimpi buruk bagi robot. Setelah puluhan tahun melakukan penelitian di laboratorium robotika di seluruh dunia, mesin-mesin tersebut masih jauh dari ketangkasan kami. Tapi mungkin yang mereka butuhkan adalah cangkir isap untuk ujung jari.

Ambi Robotics tumbuh dari proyek penelitian Universitas California, Berkeley yang disebut Dex-Net yang memodelkan bagaimana robot harus mencengkeram objek biasa. Anggap saja sebagai versi robotika tentang bagaimana ilmuwan komputer membangun AI pengenalan gambar. Untuk melatih mesin agar mengenali, katakanlah, seekor kucing, para peneliti harus terlebih dahulu membangun database yang berisi banyak sekali gambar yang berisi kucing. Di masing-masing, mereka menggambar kotak di sekitar kucing untuk mengajarkan jaringan saraf: Lihat, ini kucing. Setelah jaringan mengurai sejumlah besar contoh, jaringan kemudian dapat “menggeneralisasi”, secara otomatis mengenali kucing dalam gambar baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Dex-Net bekerja dengan cara yang sama, tetapi untuk penggenggam robot. Bekerja di ruang simulasi, para ilmuwan membuat model 3D dari semua jenis objek, lalu menghitung di mana robot harus menyentuh masing-masing objek untuk mendapatkan pegangan yang “kuat”. Misalnya, pada bola Anda ingin robot menggenggam khatulistiwa, jangan mencoba mencubit salah satu kutub. Kedengarannya jelas, tetapi robot perlu mempelajari hal-hal ini dari awal. “Dalam kasus kami, contohnya bukanlah gambar, tetapi sebenarnya objek 3D dengan titik pemahaman yang kuat di atasnya,” kata ahli robot UC Berkeley, Ken Goldberg, yang mengembangkan Dex-Net dan salah satu pendiri Ambi Robotics. “Kemudian, saat kami memasukkannya ke dalam jaringan, itu memiliki efek yang sama, yaitu mulai menggeneralisasi ke objek baru.” Bahkan jika robot tersebut belum pernah melihat objek tertentu sebelumnya, ia dapat memanggil pelatihannya dengan galaksi lain objek untuk menghitung cara terbaik untuk memahaminya.

Pertimbangkan cangkir kopi keramik aneh yang Anda buat di kelas seni di sekolah dasar. Anda mungkin telah memilih untuk membentuknya dengan cara yang tidak masuk akal, tetapi Anda kemungkinan besar ingat untuk memberinya pegangan. Ketika Anda menyerahkannya kepada orang tua Anda dan mereka berpura-pura menyukainya, mereka mencengkeram gagangnya — mereka sudah melihat bagian yang adil dari cangkir kopi yang diproduksi secara profesional, jadi mereka sudah tahu cara memegangnya. Sistem operasi robot Ambi Robotics, AmbiOS, setara dengan pengalaman sebelumnya, hanya untuk robot.

“Sebagai manusia, kami benar-benar dapat menyimpulkan bagaimana menangani objek tersebut, meskipun tidak seperti mug yang pernah dibuat sebelumnya,” kata Stephen McKinley, salah satu pendiri Ambi Robotics. “Sistem dapat bernalar tentang seperti apa bentuk objek lainnya, untuk mengetahui bahwa jika Anda mengambil bagian itu, Anda dapat berasumsi bahwa itu adalah pemahaman yang layak.”

Diposting oleh : joker123