Courtesy of InterestingEngineering

Adam: Robot Humanoid Adaptif dengan Algoritma Pembelajaran Penguatan Canggih

Menghadirkan robot humanoid yang lebih fleksibel dan adaptif dengan menggunakan algoritma reinforcement learning yang canggih.

29 Apr 2025, 01.50 WIB

126 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Adam adalah robot humanoid yang menggabungkan pembelajaran penguatan dan pembelajaran imitasi untuk mencapai gerakan yang lebih alami.
Desain modular dan kemampuan adaptasi Adam membuatnya siap untuk berbagai skenario dunia nyata.
Penggunaan algoritma pembelajaran mendalam meningkatkan efisiensi dan keamanan dalam gerakan robot.

Amerika Serikat - Algoritma kontrol robot tradisional sering kali kesulitan di lingkungan yang tidak dikenal atau berubah secara dinamis. Untuk mengatasi hambatan ini, para peneliti semakin menggunakan reinforcement learning (RL) yang memungkinkan robot belajar taktik melalui interaksi dengan lingkungan mereka secara mandiri. PNDbotics menciptakan Adam, robot humanoid dengan algoritma RL canggih untuk mengatasi masalah ini.

Adam adalah robot humanoid setinggi 1,6 meter dan berat 60 kilogram dengan 25 aktuator PND yang dikendalikan oleh gaya QDD. Kaki Adam memiliki aktuator dengan sensitivitas tinggi yang mampu menghasilkan torsi hingga 360 Nm. Desain modular Adam memungkinkan kontrol gerakan tubuh penuh yang canggih, dan dilengkapi dengan Unit Kontrol Robot PND yang didukung oleh Intel i7 dan jaringan PDN real-time.

Pendekatan berbasis RL Adam menawarkan adaptabilitas yang luar biasa dibandingkan dengan kontrol gait berbasis model tradisional. Adam dapat menyesuaikan langkah, kecepatan, dan keseimbangannya di medan yang menantang seperti permukaan yang tidak rata secara real-time. Hal ini meningkatkan efisiensi dan keamanan, serta mengurangi keausan mekanis, memperpanjang masa operasional, dan meningkatkan efisiensi energi.

--------------------

Analisis Kami: Penggunaan deep reinforcement learning pada robot humanoid seperti Adam menjadi tonggak penting dalam evolusi robotika karena mengatasi kelemahan kontrol berbasis model klasik. Meski masih ada tantangan transisi dari simulasi ke implementasi dunia nyata, pendekatan ini menawarkan potensi revolusioner dalam menciptakan robot yang benar-benar otonom dan adaptif.

--------------------

Analisis Ahli:

Marc Raibert: Pendekatan pembelajaran penguatan menawarkan jalan baru yang sangat menjanjikan untuk mengatasi masalah adaptasi pada robot humanoid yang kompleks, sesuatu yang sulit dicapai dengan kontrol model statis.

Pieter Abbeel: Integrasi imitation learning dengan reinforcement learning adalah strategi efektif untuk mempercepat pelatihan robot agar dapat meniru gerakan manusia secara alami sekaligus mampu beradaptasi dengan perubahan lingkungan.

--------------------

What's Next: Pengembangan robot humanoid berbasis pembelajaran penguatan akan semakin matang dan memungkinkan penerapan luas dalam layanan nyata, seperti bantuan di lingkungan domestik, industri, atau penanggulangan bencana dengan kemampuan adaptasi yang tinggi.

Referensi:
[1] https://interestingengineering.com/innovation/chinas-humanoid-robot-walks-like-human

Pertanyaan Terkait

Apa itu Adam dan apa fungsinya?

Adam adalah robot humanoid yang dirancang untuk meniru gerakan manusia dengan menggunakan algoritma pembelajaran penguatan.

Bagaimana algoritma pembelajaran penguatan digunakan dalam robot Adam?

Algoritma pembelajaran penguatan memungkinkan Adam untuk belajar dari interaksi dengan lingkungannya, meningkatkan fleksibilitas dan adaptabilitasnya.

Apa keunggulan desain modular pada robot Adam?

Desain modular pada robot Adam memungkinkan fleksibilitas dan kemampuan adaptasi yang lebih baik di berbagai lingkungan.

Mengapa PNDbotics memilih untuk menggunakan pembelajaran imitasi?

PNDbotics memilih pembelajaran imitasi untuk meningkatkan kinerja locomotion Adam dengan menggunakan data gerakan manusia.

Apa yang membedakan Adam dari robot lain seperti yang dikembangkan oleh Boston Dynamics?

Adam memiliki pendekatan berbasis RL yang memberikan adaptabilitas lebih baik dibandingkan dengan kontrol berbasis model yang digunakan oleh robot lain.