Video: Model AI baru memberi robot humanoid 90 persen keberhasilan dalam misi kompleks
Flexion Robotics telah memperkenalkan Reflect v1.0, platform kecerdasan robotika yang memungkinkan robot humanoid menyelesaikan tugas multi-langkah yang kompleks secara mandiri, tanpa campur tangan manusia selama pelaksanaannya. Perusahaan memamerkan sistem tersebut melalui demonstrasi pengiriman di tempat kerja di mana robot humanoid mengambil paket makanan ringan, menavigasi tangga dan lift, membongkar kotak, dan menyimpan barang-barang di laci. Menurut Flexion, Reflect v1.0 mengintegrasikan kontrol misi, perencanaan gerak, kontrol seluruh tubuh, dan perangkat lunak runtime, dengan pembelajaran penguatan yang meningkatkan penyelesaian tugas dalam evaluasi misi 16 langkah internal dari 38 persen menjadi 90 persen. Baru-baru ini, Teknologi ShengShu meluncurkan Motubrain, model AI terpadu yang menggabungkan persepsi, penalaran, dan tindakan untuk menyediakan otak serbaguna bagi robot. Robot mendapatkan kecerdasan Reflect v1.0 adalah platform kecerdasan robotika yang dirancang untuk memungkinkan robot humanoid menyelesaikan misi multi-langkah yang panjang dan mandiri di lingkungan yang dibangun untuk manusia. Perusahaan mengatakan platform tersebut menggabungkan penalaran tingkat lanjut, persepsi, perencanaan gerak, dan kontrol seluruh tubuh untuk memungkinkan robot melakukan tugas-tugas kompleks tanpa campur tangan manusia selama pelaksanaannya. Untuk mendemonstrasikan sistemnya, Flexion menugaskan robot humanoid satu instruksi bahasa alami: mengambil paket makanan ringan yang dikirim ke gedung, menggunakan tangga dan lift untuk mengangkutnya, membongkar kotak, dan meletakkan isinya di laci yang ditentukan. Robot tersebut menyelesaikan misinya secara mandiri, menavigasi beberapa lantai, berinteraksi dengan pintu dan elevator, membuka paket dengan peralatan, menyimpan barang, dan beradaptasi ketika terjadi situasi yang tidak terduga. Menurut Flexion, otonomi jangka panjang tetap menjadi salah satu tantangan terbesar dalam robotika karena sistem navigasi, manipulasi, dan persepsi yang sangat andal sekalipun dapat gagal secara kolektif ketika kesalahan menumpuk di banyak tugas yang berurutan. Reflect v1.0 mengatasi hal ini dengan mengintegrasikan model bahasa visi khusus (VLM) yang bertindak sebagai pengontrol misi, terus memantau kemajuan, mempertimbangkan lingkungan, dan merencanakan ulang kapan pun diperlukan. Platform ini menggabungkan pengontrol misi ini dengan lapisan gerak yang menggunakan model tindakan-bahasa visi yang dilatih berdasarkan data dunia nyata bersama dengan keterampilan berbasis pembelajaran penguatan. Komponen-komponen ini menerjemahkan observasi visual menjadi navigasi, manipulasi objek, dan interaksi lingkungan, sementara pengontrol seluruh tubuh secara real-time menjaga keseimbangan, stabilitas, dan pergerakan presisi sepanjang misi. Sistem runtime yang dioptimalkan mengelola komunikasi, inferensi latensi rendah, pemantauan keamanan, dan koordinasi proses di beberapa perangkat komputasi. Otonomi humanoid yang lebih cerdas Fitur utama Reflect v1.0 adalah penggunaan instruksi bahasa alami daripada pemrograman khusus tugas. Pengguna dapat memodifikasi misi hanya dengan mengubah perintah, memungkinkan robot melakukan tugas yang berbeda atau bahkan menerima instruksi terbaru saat misi sedang berlangsung. Flexion mengatakan pembelajaran penguatan telah meningkatkan keandalan platform secara signifikan. Dalam evaluasi internal yang melibatkan misi 16 langkah, model yang diawasi dan disempurnakan hanya mencapai tingkat penyelesaian menyeluruh sebesar 38 persen. Setelah pembelajaran penguatan diterapkan di beberapa lapisan sistem, tingkat penyelesaian meningkat hingga 90 persen. Perusahaan juga menyoroti kemajuan dalam manipulasi dan mobilitas. Robot yang dilatih dengan Reflect dapat menangani kotak dengan berat antara 100 gram dan 3,5 kilogram, mengubah posisi paket menggunakan gerakan seluruh tubuh yang terkoordinasi, mengoperasikan elevator, menggunakan perkakas, melintasi tangga berulang kali, menavigasi medan yang tidak rata, dan menghindari rintangan dinamis saat membawa benda. Ketika terjadi kegagalan, seperti kehilangan pegangan atau objek terlantar, robot dapat mencoba kembali tindakan secara lokal atau merencanakan ulang keseluruhan misi menggunakan umpan balik dari kamera yang ada di dalamnya. Meskipun ada kemajuan, Flexion mengakui bahwa Reflect v1.0 masih terbatas pada distribusi tugas yang ditentukan dan belum memberikan otonomi universal. Perusahaan mengatakan pengembangan di masa depan akan fokus pada perluasan keragaman keterampilan, peningkatan pemulihan kegagalan, penguatan pelatihan berbasis simulasi, dan memajukan alasan misi end-to-end untuk penerapan dunia nyata yang lebih luas.
Diterbitkan : 2026-06-30 15:09:00
sumber : interestingengineering.com
