Hari ini mungkin merupakan era keemasan dalam pengembangan robot humanoid. Tesla sedang membangun Optimus, Figure AI sedang mengerjakan Figure 01, yang diharapkan akan menjadi robot humanoid otonom yang komersial pertama di dunia. Fourier Exo sedang membangun GR-1, Agility Robotics membuat Digit, dan Boston Dynamics selalu membuat robot yang mirip manusia atau anjing. Sanctuary AI juga sedang membangun robot yang mirip manusia, dengan fokus utama pada komponen kecerdasan buatan. Misi perusahaan ini adalah menciptakan kecerdasan yang mirip manusia pertama di dunia pada robot serbaguna, dan CEO Geordie Rose mengatakan bahwa tubuh robot sebenarnya hampir menjadi pertimbangan sekunder. Kecuali untuk satu bagian: tangan. Masalahnya adalah membangun tangan yang mirip manusia melebihi batas ilmu pengetahuan saat ini, kata Rose. Saya berpikir dari semua tangan yang pernah dibangun, tangan kami jelas yang terbaik saat ini, tetapi masih ada kesenjangan besar antara tangan manusia dan apa yang dapat kami bangun, katanya baru-baru ini dalam podcast TechFirst. Membangun tangan yang seperti milik kami melebihi batas ilmu pengetahuan… bukan hanya Sanctuary yang tidak bisa melakukannya. Tidak ada yang tahu bagaimana melakukannya.
Tantangan dalam membangun robot humanoid
Tantangan dalam membangun robot humanoid sangat banyak. Ada kepadatan energi: bagaimana memasukkan cukup baterai ke dalam tubuh untuk memberi daya selama waktu yang cukup lama, tetapi tidak terlalu berat. Terkait dengan itu adalah pertanyaan tentang menukar atau mengisi ulang baterai. Sistem kontrol kognitif, otak, adalah tantangan besar. Locomotion dan mode apa yang Anda pilih, bipedal, beroda, atau yang lainnya, adalah tantangan lainnya. Manipulasi cekatan adalah tantangan keempat yang penting, dan di sinilah peran tangan berperan. Phoenix, robot yang saat ini dibangun oleh Sanctuary AI, memiliki 75 derajat kebebasan ketika Anda menghitung bagaimana mesin dapat bergerak dalam semua komponen bersendi, 44 dari 75 tersebut ada di tangan. Untuk membuat tangan yang hebat, Anda harus dapat mengatur kekuatan cengkeraman dari sangat lembut hingga sangat kuat. Anda membutuhkan sensor yang menutupi tangan buatan Anda seperti halnya saraf melapisi tangan manusia kita sehingga Anda memahami bentuk, berat, tekstur, dan kerapuhan dari apa yang Anda angkat. Kulit buatan Anda perlu cukup kuat untuk bertahan setidaknya beberapa bulan tetapi cukup lembut untuk tidak merusak benda yang Anda angkat. Melakukan semua ini menghadapi tantangan dengan drift sinyal dari waktu ke waktu, dan membangun tangan seperti itu menghadapi batasan mekanik dan elektrik. Phoenix adalah dalam beberapa hal mekanisme pengiriman tangan, kata Rose. Ini adalah robot yang memungkinkan Anda menempatkan tangan yang mirip manusia di tempat-tempat yang membutuhkan tangan untuk menghasilkan nilai melalui pekerjaan. Jika tangan adalah tantangan terbesar di sisi perangkat keras, kecerdasan adalah masalah terbesar di sisi perangkat lunak. Di sana, Rose berharap mendapatkan bantuan dari sumber yang awalnya dia ragukan: model bahasa besar. Salah satu masalah dengan kecerdasan robotik adalah perencanaan tugas, yang bisa menjadi mimpi buruk rekursif, karena ketika Anda ingin meminta robot untuk memotong tomat, ada banyak prasyarat: di mana pisau, di mana laci, bagaimana cara membuka laci, jangan pedulikan apa itu tomat, di mana tomat dan semua dasar-dasar memegang tomat dengan satu tangan sambil memotong dengan tangan lain. (Plus papan pemotongan, tentu saja, dan semua tugas terkait dalam mencarinya atau mendapatkannya.) Harapan saya bahkan pada awalnya, ketika saya melihat model-model ini … adalah bahwa Anda dapat memberikan perintah bahasa alami kepada mesin seperti ini … dan itu akan menghasilkan rencana tugas untuk Anda, kata Rose. Sayangnya, meskipun LLM telah mengejutkan banyak orang, termasuk Rose, dengan kemampuannya, mereka belum dapat mengisi kesenjangan perencanaan tugas untuk robot. Tapi ada harapannya. Ketika LLM menjadi lebih baik, tentu saja kami berpikir, baiklah, mungkin mereka siap sekarang, kata Rose kepada saya. Dan kami melakukan sejumlah percobaan, dan mereka tidak, tetapi mereka berada pada lintasan yang jika Anda melakukan beberapa hal padanya, yang tidak standar dan harus melibatkan integrasi logika dan penalaran dan bukan hanya statistik, Anda mungkin dapat membangun perencana tugas umum yang sangat kuat. Saat ini, Sanctuary AI memiliki robot yang ditempatkan di lingkungan ritel di Kanada, di mana Phoenix mengemas barang dagangan, membersihkan, melabeli, dan memilih produk untuk pesanan. Perusahaan ini telah mengumpulkan lebih dari $100 juta dari investor seperti Verizon, Finning, Bell, Magna, dan pemerintah Kanada. Dapatkan transkrip lengkap dari percakapan kami.
