Robot Humanoid: Platform Komputasi Generasi Berikutnya dari Fiksi Ilmiah ke Realitas

Robot humanoid umum sedang dengan cepat bergerak dari karya fiksi ilmiah menuju kenyataan. Turunnya biaya perangkat keras, meningkatnya investasi modal, serta terobosan teknologi dalam fleksibilitas gerakan dan kemampuan operasional, ketiga faktor ini terus berintegrasi dan secara aktif mendorong bidang komputasi untuk menyambut iterasi platform besar yang baru.

Meskipun kemampuan komputasi dan perangkat keras semakin terkomoditisasi, memberikan keuntungan biaya bagi rekayasa robotika, industri ini masih menghadapi batasan dari kekurangan data pelatihan. Dalam konteks ini, beberapa proyek mulai memanfaatkan kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi (DePAI) untuk mengumpulkan data gerakan dan sintesis berkualitas tinggi, serta membangun model dasar robot. Ini menempatkan mereka dalam posisi unik yang menguntungkan dalam mendorong penerapan robot humanoid.

Dari Fungsi Tunggal ke Bentuk Multifungsi

Komersialisasi teknologi robot bukanlah konsep baru. Robot rumah tangga seperti robot penyapu atau kamera hewan peliharaan yang dikenal luas adalah perangkat dengan fungsi tunggal. Seiring dengan perkembangan kecerdasan buatan, robot sedang berevolusi dari mesin dengan fungsi tunggal ke bentuk multifungsi, dengan tujuan untuk beradaptasi dengan operasi di lingkungan terbuka.

Robot humanoid akan secara bertahap meningkatkan dari tugas dasar seperti pembersihan, memasak, dll dalam 5 hingga 15 tahun ke depan, dan pada akhirnya dapat menangani pekerjaan kompleks seperti layanan penerimaan, pemadam kebakaran, hingga operasi bedah.

Perkembangan terbaru sedang mengubah robot humanoid dari novel fiksi ilmiah menjadi kenyataan:

• Dinamika Pasar: Lebih dari 100 perusahaan menempatkan robot humanoid
• Teknologi perangkat keras telah berhasil melewati lembah ketakutan: generasi baru robot humanoid menunjukkan gerakan yang alami dan lancar seperti aliran air, memungkinkan mereka untuk melakukan interaksi mirip manusia di lingkungan nyata. Beberapa robot bahkan dapat berjalan dengan kecepatan hingga 3,3 meter per detik, jauh melebihi kecepatan rata-rata manusia yang hanya 1,4 meter per detik.
• Paradigma biaya robot humanoid baru: diperkirakan akan berada di bawah tingkat gaji tenaga kerja AS pada tahun 2032.

Kendala Pengembangan: Data Pelatihan Dunia Nyata

Meskipun ada faktor-faktor positif yang jelas di bidang robot humanoid, masalah kualitas data yang rendah dan kekurangan masih menghambat penerapan skala besar.

Teknologi entitas kecerdasan buatan lainnya, seperti teknologi mengemudi otonom, telah pada dasarnya menyelesaikan masalah data melalui kamera dan sensor yang dipasang pada kendaraan yang ada. Beberapa armada sistem mengemudi otonom dapat menghasilkan miliaran mil data berkendara di jalan nyata. Pada tahap awal pengembangan, perusahaan-perusahaan ini mengizinkan kendaraan untuk berkendara di jalan dengan penumpang di kursi depan yang dilengkapi dengan pengawas manusia untuk pelatihan secara real-time.

Namun, konsumen tidak mungkin menerima keberadaan "Bot pengasuh". Bot harus memiliki kinerja tinggi yang siap digunakan, yang membuat pengumpulan data sebelum penerapan menjadi sangat penting. Semua pelatihan harus diselesaikan sebelum produksi komersial, sementara skala dan kualitas data tetap menjadi tantangan yang terus ada.

Ada perbedaan besar dalam ukuran data pelatihan di berbagai bidang kecerdasan buatan:

• Skala data pelatihan model bahasa besar dapat mencapai lebih dari 150 triliun token teks.
• Model generasi gambar memanfaatkan miliaran pasangan teks video berlabel.
• Dalam perbandingan, kumpulan data Bot terbesar hanya berisi sekitar 2,4 juta catatan interaksi.

Perbedaan ini menjelaskan mengapa teknologi Bot belum mencapai model dasar yang sebenarnya seperti model bahasa besar, kuncinya terletak pada basis data yang belum lengkap.

Metode pengumpulan data tradisional sulit memenuhi kebutuhan skala data pelatihan robot manusia.

• Simulasi: biaya rendah tetapi kurangnya batasan nyata dalam skenario (jurang antara simulasi dan kenyataan)
• Video internet: Tidak dapat menyediakan pengalaman tubuh dan lingkungan umpan balik kekuatan yang diperlukan untuk pembelajaran Bot.
• Data dunia nyata: Meskipun akurat, membutuhkan kontrol jarak jauh dan operasi lingkaran tertutup manual, yang menyebabkan biaya tinggi dan kurangnya skalabilitas.

Melatih model di lingkungan virtual memiliki biaya rendah dan skalabilitas yang kuat, tetapi model-model ini sering kali menghadapi kesulitan saat diterapkan di dunia nyata. Masalah ini dikenal sebagai kesenjangan Simulasi ke Realitas (Sim2Real).

Misalnya, Bot yang dilatih di lingkungan simulasi mungkin dapat dengan mudah mengambil objek yang memiliki pencahayaan sempurna dan permukaan yang rata, tetapi ketika menghadapi lingkungan yang berantakan, tekstur yang tidak rata, atau berbagai situasi darurat yang biasa dihadapi manusia di dunia nyata, ia sering kali tidak berdaya.

Visi Full-Stack AI Entitas Terdesentralisasi

Beberapa proyek inovatif sedang membangun platform perangkat lunak dan data yang terintegrasi secara vertikal untuk aplikasi robot pintar yang memiliki tubuh. Tujuan utama dari proyek-proyek ini adalah untuk mengatasi masalah bottleneck data di bidang robot humanoid, tetapi visi mereka jauh lebih dari itu. Dengan mengembangkan perangkat keras secara mandiri, infrastruktur simulasi multimodal, dan kombinasi model dasar, mereka akan menjadi penggerak penuh untuk mewujudkan kecerdasan yang memiliki tubuh.

Platform-platform ini memulai dengan perangkat pengambilan gerakan konsumen yang eksklusif, membangun ekosistem permainan realitas tertambah dan realitas virtual yang berkembang pesat. Pengguna mendapatkan imbalan insentif jaringan dengan memberikan data gerakan berkualitas tinggi, mendorong perkembangan platform secara berkelanjutan.

Menariknya, pertumbuhan ini sepenuhnya berasal dari perkembangan alami: pengguna tertarik oleh kesenangan permainan itu sendiri, sementara para streamer menggunakan perangkat penginderaan gerak untuk menangkap gerakan dari avatar digital secara real-time. Siklus positif yang terbentuk secara spontan ini menghasilkan produksi data yang dapat diperluas, biaya rendah, dan berkualitas tinggi, menjadikan dataset terkait sebagai sumber pelatihan yang direbutkan oleh perusahaan robot terkemuka.

Beberapa proyek masih mengembangkan platform data multimodal untuk lingkungan simulasi terfragmentasi yang terstandarisasi. Saat ini, bidang simulasi sangat terpecah, berbagai alat masing-masing berjalan sendiri, meskipun memiliki keunggulan masing-masing tetapi tidak dapat saling terhubung. Keadaan perpecahan ini memperlambat proses penelitian dan pengembangan, serta memperburuk kesenjangan antara simulasi dan kenyataan. Dengan mewujudkan standarisasi multisimulator, platform-platform ini menciptakan infrastruktur virtual bersama untuk pengembangan dan evaluasi model Bot. Integrasi ini mendukung pengujian acuan yang konsisten, secara efektif meningkatkan kemampuan skalabilitas dan generalisasi sistem.

Model Dasar Bot

Beberapa proyek sedang mengembangkan model dasar Bot, yang dibangun sebagai sistem inti dari infrastruktur kecerdasan buatan fisik yang sedang berkembang. Posisi mereka mirip dengan model dasar bahasa besar tradisional, tetapi ditujukan untuk bidang robotika.

Dengan menggabungkan data gerakan crowd-sourcing dengan sistem simulasi yang kuat dan sistem perizinan model, proyek-proyek ini dapat melatih model dasar yang memiliki kemampuan generalisasi lintas skenario. Model ini dapat mendukung aplikasi robot yang beragam di bidang industri, konsumsi, dan penelitian, serta mewujudkan penerapan yang umum di bawah data yang beragam dan besar.

Peran Teknologi Cryptocurrency dalam Tumpukan Teknologi Kecerdasan Buatan Fisik

Teknologi kriptografi sedang membangun tumpukan vertikal yang lengkap untuk kecerdasan buatan dunia fisik. Meskipun proyek-proyek ini terletak di berbagai lapisan tumpukan kecerdasan buatan fisik, mereka memiliki satu kesamaan: sebagian besar adalah proyek kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi (DePAI). DePAI menciptakan mekanisme ekspansi terbuka, dapat dikombinasikan, dan tanpa izin melalui insentif token yang melintasi seluruh tumpukan teknologi, dan inovasi inilah yang menjadikan perkembangan terdesentralisasi kecerdasan buatan fisik menjadi kenyataan.

Ketika mekanisme insentif token resmi diluncurkan, partisipasi jaringan akan menjadi bagian kunci yang mempercepat efek flywheel DePAI: pengguna yang membeli perangkat keras dapat memperoleh insentif dari pihak proyek, perusahaan pengembangan Bot kemudian membayar penghargaan kontribusi kepada pemegang perangkat, insentif ganda ini akan mendorong lebih banyak orang untuk membeli dan menggunakan perangkat terkait. Sementara itu, pihak proyek akan memberikan insentif secara dinamis untuk pengumpulan data perilaku kustomisasi yang memiliki nilai tinggi, sehingga lebih efektif menjembatani kesenjangan teknologi antara simulasi dan aplikasi nyata (Sim2Real).

Kesimpulan

Revolusi platform Bot tidak dapat dihentikan, tetapi seperti semua platform, pengembangan skala besar tidak terlepas dari dukungan data. Beberapa proyek inovatif sedang mengubah masyarakat umum menjadi "penambang" data gerakan. Sama seperti model bahasa besar membutuhkan dukungan penandaan teks, robot humanoid memerlukan pelatihan urutan gerakan yang masif. Melalui upaya ini, kita akan menembus batas terakhir dan mewujudkan peralihan robot humanoid dari fiksi ilmiah menjadi kenyataan.