Pembelajaran Penguatan: Masa Depan Robotika Industri Cerdas
Di tepi canggih teknologi robotik, sejumlah peneliti dan startup secara agresif berusaha mencapai tingkat kecerdasan yang lebih tinggi dalam penggunaan robot industri. Robot industri saat ini, bahkan yang ditingkatkan dengan sistem visi robotik, kaku dan tidak fleksibel dibandingkan dengan apa yang ada di horizon.
Kemajuan dalam pembelajaran penguatan (RL) adalah di antara bentuk kecerdasan robotik yang paling menjanjikan dan praktis hingga saat ini. Suatu hari, robot yang diaktifkan RL mungkin mengubah cara organisasi Anda mendekati otomatisasi.
Apa Itu Pembelajaran Penguatan untuk Robot dan Bagaimana Cara Kerjanya?
RL adalah jenis pemrograman robot yang memungkinkan robot untuk mempelajari perilaku berdasarkan interaksi berulang dengan lingkungan sekitarnya. Operator robot memprogram robot dengan spesifikasi apa yang harus dilakukan alih-alih bagaimana melakukannya. Dengan serangkaian hadiah, robot kemudian belajar untuk menyelesaikan tugas dengan pemrograman yang lebih kaku dan perilaku yang lebih dapat disesuaikan.
Ada dua bentuk algoritma RL: policy search dan value-function-based methods. Di masa lalu, robot mempelajari pemetaan langsung dari keadaan eksplisit ke tindakan, dan dalam yang terakhir robot mempelajari struktur menengah yang menilai nilai suatu keadaan dan bertindak berdasarkan nilai ini. Baik dengan cara apa pun, kedua jenis RL untuk robot menawarkan metode pembelajaran yang lebih canggih untuk menyelesaikan tugas baru.
Manfaat Pembelajaran Penguatan untuk Robot Industri
Ada banyak manfaat potensial dari penerapan RL dalam robot industri. Pertama dan terpenting, teknik pembelajaran ini memungkinkan robot untuk mengeksekusi tugas yang jauh lebih kompleks. Bandingkan, robot saat ini tetap pada jalur yang ditetapkan dengan sedikit ruang untuk merespons variabel, sedangkan robot industri masa depan dengan kemampuan RL akan jauh lebih fleksibel dalam apa yang dapat mereka lakukan.
Jenis robot ini dapat beroperasi di lingkungan dinamis, bahkan yang belum pernah mereka lihat sebelumnya, dan dengan cepat belajar cara terbaik untuk menyelesaikan tugas. Tingkat fleksibilitas ini secara drastis memperluas aplikasi robot industri, tetapi juga secara signifikan mengurangi persyaratan untuk pemrograman dan intervensi operator, membantu meningkatkan produktivitas.
Sementara RL untuk robot industri mungkin tidak secara komersial viable saat ini, bijaksana untuk tetap memperhatikan apa yang akan datang dan metode pembelajaran robot ini dapat merevolusi robotika industri lebih cepat daripada yang Anda pikirkan.
Untuk terus membaca tentang robot industri dan gelombang otomatisasi selanjutnya, pelajari tentang suite solusi manufaktur terhubung Genesis Systems untuk Industry 4.0.
