Courtesy of InterestingEngineering

BrainBody-LLM: Robot Pintar yang Bisa Merencanakan dan Belajar Seperti Manusia

Mengembangkan algoritma yang memungkinkan robot merencanakan, menyesuaikan tindakan secara dinamis, dan belajar dari umpan balik untuk meningkatkan kemampuan robot dalam melakukan tugas kompleks secara lebih manusiawi dan adaptif.

30 Nov 2025, 22.50 WIB

157 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

BrainBody-LLM adalah terobosan dalam perencanaan dan pelaksanaan tugas robot.
Sistem umpan balik tertutup memungkinkan robot beradaptasi dengan kondisi lingkungan secara real-time.
Pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk penggunaan di situasi dunia nyata yang lebih kompleks.

New York, Amerika Serikat - Para peneliti di NYU Tandon School of Engineering mengembangkan sebuah algoritma baru bernama BrainBody-LLM yang membuat robot mampu merencanakan tindakan, menyesuaikan gerakan saat menjalankan tugas, dan belajar dari umpan balik secara real-time seperti manusia. Hal ini sangat berbeda dengan robot tradisional yang biasanya hanya mengikuti instruksi tanpa adaptasi.

Algoritma ini menggunakan dua model bahasa besar (LLM) yang saling terhubung; Brain LLM bertugas membuat rencana besar dengan memecah tugas kompleks menjadi langkah-langkah kecil, sedangkan Body LLM mengubah langkah tersebut menjadi perintah teknis untuk menggerakkan bagian robot secara tepat.

Salah satu keunggulan utama BrainBody-LLM adalah sistem umpan balik tertutup yang terus menerus memonitor tindakan dan lingkungan di sekitar robot. Jika ada kesalahan atau hambatan, informasi ini dikirim kembali ke sistem LLM agar rencana dan pergerakan dapat disesuaikan secara langsung.

Pengujian dilakukan dalam simulasi dengan VirtualHome dan pada robot fisik Franka Research 3. Hasilnya, algoritma ini mampu meningkatkan keberhasilan menyelesaikan tugas hingga 17 persen di simulasi dan berhasil menangani sebagian besar tugas di robot nyata, menunjukkan hasil yang lebih baik dibanding pendekatan sebelumnya.

Walau sangat menjanjikan, teknologi ini masih dalam tahap awal dan diuji dalam kondisi yang terkontrol saja. Peneliti menyebutkan bahwa untuk masa depan, mereka akan menambahkan sensor dan multimodalitas yang lebih beragam agar robot dapat bekerja dengan aman dan andal di lingkungan nyata yang lebih dinamis.

Referensi:
[1] https://interestingengineering.com/ai-robotics/brainbody-llm-algorithms-make-robots-think

Analisis Ahli

Vineet Bhat

"Dengan sistem loop umpan balik tertutup, BrainBody-LLM memungkinkan interaksi dinamis yang meningkatkan kemampuan robot untuk menangani tugas rumit dengan lebih handal dan efisien."

Analisis Kami

"BrainBody-LLM adalah langkah penting menuju robotika yang lebih adaptif dan responsif, namun tantangan integrasi sensor yang lebih kaya dan pemrosesan real-time harus diselesaikan agar aplikasinya dapat meluas di dunia nyata. Inovasi ini sangat potensial mempercepat transformasi robotika dari mesin kaku menjadi mitra dinamis dalam berbagai bidang kehidupan."

Prediksi Kami

Ke depannya, BrainBody-LLM dan algoritma serupa akan menggabungkan berbagai sensor canggih dan pengendalian sendi yang lebih baik, membuat robot mampu beroperasi dengan lebih alami dan efektif di lingkungan nyata yang kompleks dan berubah-ubah.