Robot Menggunakan AI untuk ‘Merasa’ Sakit dan Memperbaiki Diri

Robot telah mengambil langkah lebih dekat untuk menjadi lebih seperti makhluk hidup dengan perkembangan baru dalam bidang ini. Ilmuwan dari Universitas Teknologi Nanyang, Singapura (NTU Singapura) telah menciptakan sistem AI yang memungkinkan robot untuk mengenali rasa sakit dan memperbaiki diri.

Sistem baru yang dikembangkan ini bergantung pada node sensor yang diaktifkan AI, yang memproses ‘rasa sakit’ dan kemudian meresponsnya. Rasa sakit ini diidentifikasi ketika ada tekanan yang diberikan oleh gaya fisik luar. Bagian lain dari sistem ini adalah perbaikan diri. Robot dapat memperbaiki kerusakan itu, ketika kasusnya adalah ‘cedera’ ringan, tanpa harus bergantung pada intervensi manusia.

Penelitian ini dipublikasikan pada bulan Agustus di jurnal Nature Communications.

Sebagian besar robot di dunia saat ini menerima informasi tentang lingkungan sekitarnya melalui jaringan sensor. Namun, sensor-sensor ini tidak memproses informasi, tetapi mengirimkan informasi ke unit pemrosesan pusat. Unit pemrosesan pusat ini adalah tempat di mana pembelajaran terjadi, dan berarti robot saat ini memerlukan banyak kabel. Sistem ini menghasilkan waktu respons yang lebih lama.

Selain waktu respons yang lebih lama, robot-robot ini sering rusak dan memerlukan banyak perawatan dan perbaikan.

Sistem Baru

Dalam sistem baru yang dikembangkan oleh ilmuwan, AI disematkan ke dalam jaringan node sensor. Ada beberapa unit pemrosesan yang lebih kecil dan kurang kuat, yang dihubungkan ke node sensor. Pengaturan ini memungkinkan pembelajaran terjadi secara lokal, yang pada gilirannya mengurangi jumlah kabel yang dibutuhkan dan waktu respons. Secara khusus, waktu respons dikurangi lima hingga sepuluh kali dibandingkan dengan robot konvensional.

Sistem perbaikan diri berasal dari pengenalan bahan gel ion yang dapat memperbaiki diri ke dalam sistem. Ini memungkinkan robot untuk pulih dari fungsi mekanis ketika rusak, tanpa bantuan manusia.

Associate Professor Arindam Basu adalah penulis utama penelitian ini. Ia berasal dari Sekolah Teknik Elektro dan Elektronik.

“Untuk robot dapat bekerja sama dengan manusia suatu hari nanti, salah satu kekhawatiran adalah bagaimana memastikan mereka akan berinteraksi dengan aman dengan kita. Untuk alasan itu, ilmuwan di seluruh dunia telah menemukan cara untuk membawa kesadaran kepada robot, seperti dapat ‘merasa’ sakit, untuk meresponsnya, dan untuk menahan kondisi operasional yang keras. Namun, kompleksitas mengumpulkan banyak sensor yang diperlukan dan kerapuhan sistem tersebut merupakan hambatan besar untuk adopsi yang luas.”

Menurut Basu, yang juga ahli komputasi neuromorfik, “Kami telah menunjukkan kemungkinan sistem robotik yang dapat memproses informasi dengan efisien dengan kabel dan sirkuit minimal. Dengan mengurangi jumlah komponen elektronik yang diperlukan, sistem kami harus menjadi terjangkau dan dapat diskalakan. Ini akan membantu mempercepat adopsi generasi baru robot di pasar.”

Mengajar Robot untuk Merasa Sakit

Untuk mengajar robot bagaimana cara merasa sakit, tim ini bergantung pada memtransistor, yang bertindak sebagai perangkat elektronik yang menyerupai otak. Perangkat ini dapat memiliki memori dan pemrosesan informasi, bertindak sebagai reseptor sakit buatan dan sinapsis.

Penelitian ini menunjukkan bagaimana robot dapat terus merespons tekanan bahkan setelah rusak. Setelah ‘cedera’, seperti sayatan, robot kehilangan fungsi mekanis. Itulah saat bahan gel ion yang dapat memperbaiki diri mulai bekerja dan menyebabkan robot menyembuhkan ‘luka’, secara efektif menjahitnya kembali.

Rohit Abraham John adalah penulis utama penelitian ini dan Peneliti di Sekolah Ilmu Bahan dan Teknik di NTU.

“Sifat perbaikan diri dari perangkat ini membantu sistem robotik untuk terus-menerus menjahit diri ketika ‘terluka’ dengan sayatan atau goresan, bahkan pada suhu kamar,” kata John. “Ini meniru bagaimana sistem biologis kita bekerja, seperti cara kulit manusia menyembuhkan diri setelah sayatan.”

“Dalam tes kami, robot kami dapat ‘bertahan hidup’ dan merespons kerusakan mekanis yang tidak disengaja yang disebabkan oleh cedera ringan seperti goresan dan benturan, sambil terus bekerja efektif. Jika sistem seperti ini digunakan dengan robot di pengaturan dunia nyata, itu dapat menyumbang pada penghematan biaya perawatan.”

Menurut Associate Professor Nripan Mathews, yang juga penulis utama yang berasal dari Sekolah Ilmu Bahan dan Teknik di NTU, “Robot konvensional melakukan tugas dalam cara terstruktur dan dapat diprogram, tetapi robot kami dapat memahami lingkungan mereka, belajar dan menyesuaikan perilaku sesuai. Sebagian besar peneliti fokus pada membuat sensor yang lebih dan lebih sensitif, tetapi tidak fokus pada tantangan bagaimana mereka dapat membuat keputusan secara efektif. Penelitian seperti ini diperlukan untuk generasi berikutnya robot untuk berinteraksi secara efektif dengan manusia.”

“Dalam penelitian ini, tim kami telah mengambil pendekatan yang tidak biasa, dengan menerapkan bahan pembelajaran baru, perangkat, dan metode fabrikasi untuk robot meniru fungsi neuro-biologis manusia. Meskipun masih dalam tahap prototipe, temuan kami telah meletakkan kerangka kerja penting untuk bidang ini, menunjukkan arah ke depan bagi peneliti untuk mengatasi tantangan ini.”

Tim penelitian sekarang akan bermitra dengan industri dan laboratorium penelitian pemerintah untuk lebih maju mengembangkan sistem ini.