Kecerdasan Mesin untuk Membangun Mesin Lunak

Mesin lunak — subkategori robotika yang menggunakan bahan yang dapat dideformasi alih-alih tautan kaku — adalah teknologi baru yang umum digunakan dalam robotika dan biomimetik yang dapat dipakai (misalnya, kaki palsu). Robot lunak menawarkan fleksibilitas yang luar biasa, kemampuan beradaptasi yang luar biasa, dan kekuatan yang terdistribusi secara merata, memberikan interaksi manusia-mesin yang lebih aman daripada robot keras dan kaku konvensional.

Komponen penting dari mesin lunak adalah sensor regangan presisi tinggi untuk memantau perubahan regangan setiap unit bodi lunak dan mencapai loop kontrol presisi tinggi. Pertama, gerakan kompleks mesin lunak memerlukan sensor regangan untuk memantau rentang regangan yang lebar dari <5% hingga>200%, yang melebihi kemampuan sensor regangan konvensional. Kedua, untuk memantau gerakan terkoordinasi dari mesin lunak, beberapa sensor regangan diperlukan untuk memenuhi tugas penginderaan yang berbeda untuk unit robot terpisah, yang menuntut uji coba dan kesalahan yang membosankan.

Untuk mengatasi masalah ini, tim peneliti Universitas Maryland (UMD) yang dipimpin oleh Po-Yen Chen, Profesor Teknik Kimia dan Biomolekuler, telah menciptakan kerangka pembelajaran mesin (ML) untuk memfasilitasi pembangunan model prediksi, yang dapat digunakan untuk dua tugas desain:(1) memprediksi kinerja sensor berdasarkan resep fabrikasi dan (2) merekomendasikan resep fabrikasi yang layak untuk sensor regangan yang memadai.

“Untuk menggunakan analogi makanan, kami memberikan daftar bahan kepada seorang 'koki', dan koki itu mampu merancang makanan yang sempurna berdasarkan selera individu pelanggan," kata Chen.

Teknologi ini dapat digunakan di bidang manufaktur tingkat lanjut, desain robot bawah air, desain prostesis, dan lainnya.