Pomodo
HomeTeknologiBisnisSainsFinansial

Adam: Robot Humanoid Adaptif dengan Algoritma Pembelajaran Penguatan Canggih

Teknologi
Robotika
News Publisher
29 Apr 2025
220 dibaca
1 menit
Adam: Robot Humanoid Adaptif dengan Algoritma Pembelajaran Penguatan Canggih

AI summary

Adam adalah robot humanoid yang menggabungkan pembelajaran penguatan dan pembelajaran imitasi untuk mencapai gerakan yang lebih alami.
Desain modular dan kemampuan adaptasi Adam membuatnya siap untuk berbagai skenario dunia nyata.
Penggunaan algoritma pembelajaran mendalam meningkatkan efisiensi dan keamanan dalam gerakan robot.
Algoritma kontrol robot tradisional sering kali kesulitan di lingkungan yang tidak dikenal atau berubah secara dinamis. Untuk mengatasi hambatan ini, para peneliti semakin menggunakan reinforcement learning (RL) yang memungkinkan robot belajar taktik melalui interaksi dengan lingkungan mereka secara mandiri. PNDbotics menciptakan Adam, robot humanoid dengan algoritma RL canggih untuk mengatasi masalah ini.Adam adalah robot humanoid setinggi 1,6 meter dan berat 60 kilogram dengan 25 aktuator PND yang dikendalikan oleh gaya QDD. Kaki Adam memiliki aktuator dengan sensitivitas tinggi yang mampu menghasilkan torsi hingga 360 Nm. Desain modular Adam memungkinkan kontrol gerakan tubuh penuh yang canggih, dan dilengkapi dengan Unit Kontrol Robot PND yang didukung oleh Intel i7 dan jaringan PDN real-time.Pendekatan berbasis RL Adam menawarkan adaptabilitas yang luar biasa dibandingkan dengan kontrol gait berbasis model tradisional. Adam dapat menyesuaikan langkah, kecepatan, dan keseimbangannya di medan yang menantang seperti permukaan yang tidak rata secara real-time. Hal ini meningkatkan efisiensi dan keamanan, serta mengurangi keausan mekanis, memperpanjang masa operasional, dan meningkatkan efisiensi energi.

Experts Analysis

Marc Raibert
Pendekatan pembelajaran penguatan menawarkan jalan baru yang sangat menjanjikan untuk mengatasi masalah adaptasi pada robot humanoid yang kompleks, sesuatu yang sulit dicapai dengan kontrol model statis.
Pieter Abbeel
Integrasi imitation learning dengan reinforcement learning adalah strategi efektif untuk mempercepat pelatihan robot agar dapat meniru gerakan manusia secara alami sekaligus mampu beradaptasi dengan perubahan lingkungan.
Editorial Note
Penggunaan deep reinforcement learning pada robot humanoid seperti Adam menjadi tonggak penting dalam evolusi robotika karena mengatasi kelemahan kontrol berbasis model klasik. Meski masih ada tantangan transisi dari simulasi ke implementasi dunia nyata, pendekatan ini menawarkan potensi revolusioner dalam menciptakan robot yang benar-benar otonom dan adaptif.
Baca Berita Lebih Cepat,Lebih Cerdas
Rangkuman berita terkini yang dipersonalisasi untukmu — tanpa perlu baca panjang lebar.