Pomodo
HomeTeknologiBisnisSainsFinansial

Robot Pintar Menggunakan Sistem Navigasi Tiga Binatang untuk Hadapi Dunia Nyata

Teknologi
Robotika
robotics (4mo ago) robotics (4mo ago)
15 Nov 2025
193 dibaca
2 menit
Robot Pintar Menggunakan Sistem Navigasi Tiga Binatang untuk Hadapi Dunia Nyata

Rangkuman 15 Detik

Sistem navigasi baru ini terinspirasi oleh kemampuan alami hewan.
Penerapan redundansi dalam sistem navigasi dapat meningkatkan keandalan robot.
Penelitian ini membuka peluang untuk penggunaan robot dalam situasi yang sulit dan tidak terjangkau.
Para peneliti telah mengembangkan sistem navigasi baru untuk robot yang terinspirasi oleh cara hewan seperti semut, burung, dan tikus menavigasi dunia mereka. Sistem ini dibuat untuk mengatasi kelemahan GPS dan sensor tradisional yang sering gagal dalam kondisi sulit, seperti visibilitas rendah dan lingkungan yang kotor. Sistem pertama meniru semut yang mampu menghitung langkah dan arah secara internal menggunakan jaringan saraf spike, sehingga robot bisa melacak posisi meskipun sensor lain terganggu. Ini seperti pedometer super tahan banting yang bisa menjaga navigasi tetap akurat. Sistem kedua terinspirasi dari burung migrasi yang menggunakan medan magnet bumi, polarisasi cahaya, serta posisi Matahari. Robot menggunakan magnetometer kuantum, kompas polarisasi, dan kamera yang informasinya digabungkan dengan metode Bayesian supaya sensor dapat saling menggantikan saat satu rusak. Sistem ketiga didasarkan pada tikus yang mampu membuat peta kognitif dan memperbaruinya hanya saat ada landmark penting. Pendekatan ini menghemat energi dan mengurangi beban proses dibandingkan metode SLAM tradisional yang harus selalu memperbarui peta. Meskipun masih dalam tahap teori, teknologi ini membuka peluang besar untuk aplikasi seperti misi penyelamatan, robot bawah laut, robot di luar angkasa, dan inspeksi industri di tempat gelap serta berantakan. Rencana berikutnya adalah mengembangkan pembelajaran berkelanjutan dalam perangkat keras sehingga robot bisa belajar dan beradaptasi secara mandiri.

Analisis Ahli

Sheikder Chandan
Sistem kami saat ini sudah menggabungkan neural weights pra-konfigurasi, namun kami berencana memperkenalkan teknologi seperti memristive synapses untuk memungkinkan pembelajaran dan adaptasi yang terus-menerus seperti di otak biologis.