Robot Figure, Bisa Bantu Pekerjaan Rumah Cuma Lewat Perintah Suara

22 Feb 2025, 18:52 WIB

Leo Manik

dua robot Figure saat bekerja sama menyelesaikan tugas rumah tangga sederhana. (dok. Figure)

Intinya sih...

Perusahaan robotika Figure menciptakan Helix, AI yang memungkinkan robot humanoid mengerjakan tugas rumah tangga lewat perintah suara.
Helix menggunakan System 2 untuk memahami perintah suara dan System 1 untuk mengeksekusi tugas dengan presisi meniru gerak alami manusia.
Robot ini mampu mengontrol dua robot sekaligus, memahami berbagai konsep visual, dan beradaptasi pada situasi baru dengan efisiensi pelatihan yang tinggi.

Disclaimer: This summary was created using Artificial Intelligence (AI)

Perusahaan robotika asal Amerika Serikat, Figure, telah memperkenalkan terobosan dalam dunia robot humanoid. Mereka berhasil menciptakan Helix, sebuah model kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan robot mengerjakan tugas rumah tangga hanya lewat perintah suara biasa. Robot yang ditenagai Helix ini bisa mengambil barang, membuka laci, atau bahkan bekerja sama hampir seperti manusia. Prestasi ini menjadi kabar gembira bagi perkembangan robot asisten rumah tangga di masa depan.

Melansir blog resmi Figure, Helix menjadi model Vision-Language-Action (VLA) pertama yang mampu mengontrol seluruh bagian tubuh atas robot secara presisi. Model ini bisa menggerakkan tangan, jari, kepala, hingga badan robot sekaligus. Tim Figure telah melatih Helix menggunakan 500 jam data berkualitas tinggi, jauh lebih sedikit dibanding model-model terdahulu. Mari pelajari lebih lanjut model Helix dari Figure yang cerdas ini, yuk!

1. Helix berfungsi sebagai otak cerdas agar robot bisa mengeksekusi tugas sehari-hari

Helix beroperasi layaknya otak manusia yang memiliki dua sistem berpikir. Pertama, System 2 yang berperan seperti pikiran sadar manusia. Bagian ini bertanggung jawab memahami perintah suara dan menganalisis lingkungan sekitar robot. System 1 berperan seperti gerak refleks manusia untuk mengeksekusi tugas. Bagian ini mengatur gerakan robot agar halus dan presisi meniru gerak alami manusia.

Pembagian tugas ini memecahkan masalah klasik dalam dunia robotika. Robot-robot sebelumnya membutuhkan berjam-jam pemrograman manual atau ribuan contoh gerakan hanya untuk melatih satu tugas atau gerakan baru. Helix mengatasi masalah ini melalui kemampuannya menggeneralisasi pembelajaran ke berbagai situasi dan objek baru.

Model ini bisa menggunakan pengetahuan yang telah dipelajarinya untuk menangani objek-objek yang belum pernah dilihat sebelumnya. Kemampuan generalisasi ini juga bisa dikombinasikan dengan kemampuan pemahaman bahasa natural. Hasilnya, Helix mampu mengeksekusi perintah sederhana seperti "Tolong ambil kue di atas meja".

Model ini mempelajari gerakan dari 500 jam rekaman berkualitas tinggi. Helix mampu mengontrol 35 titik gerak robot pada kecepatan 200 Hz. Robot bisa menggerakkan kepala mengikuti arah tangannya sambil menyesuaikan postur badan agar mudah menjangkau barang. Selain itu, Helix mampu berjalan pada GPU hemat energi yang terpasang langsung di robot. Model ini juga menggunakan satu set program neural network yang sama untuk semua tugas, sehingga tidak memerlukan program berbeda untuk setiap gerakan baru.

2. Helix mampu mengendalikan dua robot sekaligus

Terobosan paling menakjubkan dari Helix adalah kemampuannya mengontrol dua robot sekaligus. Melansir TechCrunch, kedua robot bisa bekerja sama menyimpan barang belanjaan seperti dua orang berinteraksi. Pengguna bisa memberikan perintah seperti "Berikan kantong kue ke robot di sebelah kananmu" ke robot pertama. Kemudian, pengguna bisa menginstruksikan robot kedua untuk "Terima kantong kue dari robot di sebelah kiri dan letakkan di laci yang terbuka." Kedua robot akan mengeksekusi rangkaian tugas ini secara terkoordinasi.

Robot Figure yang menggunakan Helix mampu menangani ribuan barang rumah tangga yang belum pernah dilihatnya. Keahlian ini mencakup barang-barang dengan berbagai bentuk, ukuran, warna, dan bahan yang berbeda. Robot bahkan memiliki pemahaman abstrak yang cukup baik. Misalnya, ketika diperintahkan untuk memilih barang bertema gurun, robot Figure memahaminya dan memilih mainan berbentuk kaktus.

System 2 Helix dibangun dari model bahasa AI berkapasitas 7 miliar parameter yang telah belajar dari data internet. Pengetahuan luas ini memungkinkan robot memahami berbagai konsep visual dan perintah manusia. System 1 yang berkapasitas 80 juta parameter bertugas memastikan setiap gerakan robot tepat dan responsif.

Kombinasi kedua sistem ini menciptakan robot yang bisa memahami perintah semantik sekaligus bergerak tepat sasaran untuk mengeksekusi tugas. Robot tidak hanya mengerti apa yang diminta, tapi juga tahu cara terbaik mengeksekusi perintah tersebut. Kemampuan ini membuka peluang untuk pengembangan asisten robot yang lebih handal di masa depan.

3. Helix sebagai batu loncatan pengembangan robot rumah tangga

tampilan Figure 02. (x.com/Brett Adcock)

Pengembangan robot rumah tangga merupakan salah satu tantangan terbesar dalam dunia robotika. Tidak seperti pabrik yang tertata rapi, lingkungan rumah dipenuhi berbagai barang tak terduga. Misalnya, gelas yang mudah pecah, pakaian, hingga mainan yang berserakan. Tiap rumah juga biasanya memiliki tata letak yang berbeda. Helix berusaha mengatasi tantangan ini melalui kemampuannya beradaptasi pada situasi baru tanpa perlu pemrograman ulang.

Efisiensi pelatihan Helix menunjukkan potensi pengembangan robot rumah tangga yang lebih terjangkau. Model ini hanya membutuhkan 500 jam data, kurang dari 5 persen data yang dibutuhkan model-model sebelumnya. Ini berarti biaya dan waktu pengembangan robot bisa jauh lebih efisien.

Tim Figure saat ini masih fokus menguji robot mereka di lingkungan pabrik bersama perusahaan seperti BMW. Namun, mereka juga menjadikan pasar rumah tangga sebagai target masa depan. Figure memiliki visi untuk menciptakan robot humanoid yang bisa membantu pekerjaan rumah sehari-hari. Ke depannya, akan sangat mungkin setiap rumah akan punya robot semacam ini untuk membantu kegiatan bersih-bersih.

This article is written by our community writers and has been carefully reviewed by our editorial team. We strive to provide the most accurate and reliable information, ensuring high standards of quality, credibility, and trustworthiness.