Robot Alphabet bisa pilih sampah daur ulang
Alphabet ingin melangkah lebih jauh dengan menjawab tantangan tersebut melalui eksperimen X-Lab, di mana para insinyur sedang mengerjakan The Everyday Robot Project.
Boston Dynamics memang gencar mengembangkan robot mutakhir yang bisa bergerak secara lincah, tetapi robot tersebut belum bisa digunakan sebagai ‘teman’ untuk membantu tugas-tugas manusia. Perusahaan induk Google, Alphabet, ingin melangkah lebih jauh dengan menjawab tantangan tersebut melalui eksperimen X-Lab, di mana para insinyur sedang mengerjakan The Everyday Robot Project. General Manager X Robotics Project, Hans Peter Brondmo, menjelaskan bahwa para insinyur kini berfokus pada pengembangan robot yang dapat berinteraksi dengan manusia.
Divisi robotik Alphabet sebelumnya adalah Boston Dynamics, yang terkenal dengan robot manusia dan anjing logam. Tetapi mereka menjual divisi tersebut ke Softbank pada tahun 2017. Dilansir dari Engadget (22/11), penggunaan pertama The Everyday Robot Project adalah memilah sampah di kantor Alphabet. Seperti banyak kantor lainnya, Alphabet memiliki berbagai tempat sampah untuk didaur ulang dan dibuang, meski orang-orang terkadang memasukkan barang ke tempat yang salah secara tidak sengaja. Pencampuran ini berujung pada lebih banyak barang yang dikirim ke tempat pembuangan sampah daripada didaur ulang.
Untuk mengatasi masalah ini, para insinyur memutuskan untuk mengajarkan robot untuk memilah-milah sampah dan memindahkan barang-barang yang ditempatkan di wadah yang salah. Secara tradisional, pendekatannya adalah memberi kode pada robot untuk mengenali barang-barang tertentu, kemudian memberi tahu robot untuk memilih suatu barang dan memindahkannya.
X Lab menggunakan pendekatan berbeda menggunakan simulasi, peningkatan pembelajaran dan pembelajaran kolaboratif. Pada malam hari, robot virtual akan berlatih memilah sampah virtual di kantor virtual. Kemudian pelatihan ini bisa diterapkan pada robot sungguhan yang melakukan pekerjaan nyata. Pelajaran yang dipelajari robot asli pada siang hari ditransfer kembali ke robot virtual untuk pelatihan lebih lanjut.
Dengan penerapan tersebut, robot mampu mempelajari tugas melalui latihan daripada harus menggunakan kode. Robot ini diinformasikan berhasil mengurangi tingkat kontaminasi limbah dari 20 persen menjadi 5 persen. Untuk melanjutkan pengembangan robot, sekarang tim berharap ingin melakukan tugas lain yang lebih kompleks.