Meniru Sentuhan melalui AI Tingkat Lanjut – Apakah Mungkin?

Robot masa depan dapat memiliki kemampuan pengindraan yang semakin mendekati manusia. Algoritma AI dan sensor canggih sudah memungkinkan perangkat meniru penglihatan, penciuman, serta pendengaran. Indra peraba juga terus dikembangkan, dan kini ada pendekatan baru untuk memperkirakan sifat permukaan tanpa menyentuhnya.

Sekarang, sekelompok peneliti dari Stevens Institute of Technology telah mengungkap metode baru yang meniru sentuhan. Berikut yang perlu Anda ketahui.

Para peneliti telah lama berusaha meniru sentuhan melalui sistem robotik. Robot yang dapat merasakan akan membuka banyak skenario penggunaan. Seiring semakin banyak orang bekerja bersama perangkat ini, minat terhadap robot yang dapat ‘merasakan’ terus meningkat. Insinyur percaya indera ini penting untuk meningkatkan efisiensi, kemampuan, dan keselamatan di tempat kerja.

Bayangkan robot yang mampu mengetahui ketika bertabrakan dengan seseorang dan bereaksi dengan tepat. Kemampuan ini dapat mengurangi risiko saat robot bekerja dekat manusia, sekaligus mendukung pekerjaan yang lebih presisi dan sebelumnya hanya dapat dilakukan manusia.

Meniru Sentuhan melalui Studi AI Tingkat Lanjut

Studi tersebut¹, yang diterbitkan dalam jurnal Applied Optics, menjelaskan cara memperkirakan sifat permukaan menggunakan laser dan algoritma AI. Peneliti menggabungkan pembelajaran mesin, LiDAR foton tunggal dengan pemindaian raster, serta informasi dari pola bintik optik atau derau spekel.

Meniru Sentuhan Menggunakan Laser Pemindaian yang Memancarkan Foton

Tim membuat LiDAR foton tunggal dengan pemindaian raster yang dapat memancarkan pulsa pada interval berbeda. Dengan mengamati cahaya yang kembali dari permukaan, peneliti dapat mencatat perbedaannya. Karakteristik pantulan bergantung pada struktur permukaan, sehingga dapat dimanfaatkan untuk pemetaan topografi secara cepat.

Model AI Algoritmik

Sebagai langkah pertama, sistem memindai permukaan menggunakan laser untuk memperoleh informasi terperinci. Cahaya yang dipantulkan menghasilkan pola acak yang disebut derau spekel. Dalam pencitraan optik konvensional, pola ini sering dianggap gangguan karena mengurangi kejernihan gambar.

Peneliti melihat bahwa pola tersebut bukan sekadar gangguan. Kekasaran permukaan menghasilkan ciri khas yang dapat dipelajari. Data ini diberikan kepada sistem AI untuk memperkirakan karakteristik permukaan, termasuk kekasarannya.

Sumber — Magicplan

Peneliti memindai berbagai permukaan untuk melatih algoritma. Sistem mencatat foton yang dihamburkan balik dari titik-titik berbeda, kemudian menyalurkan cahaya melalui serat optik ke detektor foton tunggal. Informasi spekel dipisahkan dari gangguan lain dan dimanfaatkan untuk memperkirakan kehalusan objek.

Uji Meniru Sentuhan

Untuk menguji pendekatan ini, tim menyiapkan sistem LiDAR piksel tunggal dengan pemindaian raster dan penghitungan foton tunggal. Perangkat menghasilkan berkas laser terkolimasi dengan pulsa berdurasi pikodetik untuk melakukan pengukuran yang presisi.

Sebanyak 31 sampel amplas industri dengan tingkat kekasaran berbeda digunakan sebagai objek uji. Artikel menyebut rentang 1–100 mikrometer. Pulsa laser diarahkan melalui pemancar-penerima ke amplas, lalu cahaya yang kembali beserta pola interferensinya dianalisis oleh sistem AI.

Hasil Studi Meniru Sentuhan

Hasil pengujian menunjukkan potensi yang menjanjikan. Galat pengukuran awal sekitar 8 mikrometer berkurang menjadi 4 mikrometer setelah penyetelan. Menurut artikel, tingkat ini sebanding dengan solusi terkemuka di industri.

Sistem tampak bekerja lebih baik pada permukaan berbutir halus daripada permukaan yang sangat kasar. Tim berhasil memperkirakan karakteristik permukaan amplas, membuka peluang untuk penerapan industri lebih lanjut.

Manfaat Studi Meniru Sentuhan

Penelitian ini berpotensi memberikan manfaat bagi berbagai industri. Pengukuran otomatis dapat menekan biaya dibandingkan metode yang digunakan saat ini. Jika akurasi dan keandalannya memadai, sistem juga dapat mengurangi kebutuhan pemeriksaan manual dan membantu meningkatkan efisiensi operasional.

Pemindaian Permukaan Cepat

Kecepatan pemindaian merupakan keuntungan lain. Laser hanya perlu memindai permukaan dalam waktu singkat sebelum sistem membuat perkiraan. Hal ini dapat memungkinkan lebih banyak pemeriksaan dengan upaya dan biaya lebih kecil.

Integrasi Biaya Rendah

Pendekatan ini juga berpotensi diintegrasikan dengan biaya relatif rendah. LiDAR sudah digunakan untuk memeriksa komponen dan struktur. Sistem baru dapat memperluas kemampuannya ke pengukuran permukaan pada skala mikrometer.

Kontrol Kualitas

Pemindaian permukaan yang lebih rinci dapat meningkatkan pengendalian mutu komponen yang rumit dan presisi. Insinyur telah lama memakai sistem pemeriksaan untuk memastikan komponen penting, misalnya pada pesawat, bebas dari cacat yang dapat berkembang menjadi masalah serius.

Penyortiran yang Ditingkatkan

Robot penyortir sudah banyak digunakan. Informasi tambahan tentang sifat permukaan dapat membantu menentukan karakteristik produk dan cara menyortirnya. Sebagai gambaran aplikasi pengindraan, tangan robot yang mampu merasakan kekerasan buah dapat membantu memperkirakan kematangannya.

Peneliti Meniru Sentuhan

Penelitian sistem topografi laser ini dipimpin oleh para insinyur Stevens Institute of Technology. Mereka bekerja sama dengan Direktur CQSE, Yuping Huang. Daniel Tafone dan Luke McEvoy juga berkontribusi dalam proyek tersebut.

Aplikasi Potensial

Ada banyak kemungkinan penerapan teknologi ini. LiDAR sudah berperan dalam sistem keselamatan. Pengukuran yang lebih rinci dapat memperluas kemampuannya untuk memantau komponen penting secara langsung.

Kesehatan

Industri kesehatan membutuhkan sistem robotik dengan kemampuan pengindraan yang lebih baik. Artikel mengusulkan kemungkinan pemeriksaan permukaan tahi lalat untuk membantu mengenali perbedaan yang berkaitan dengan melanoma. Namun, penerapan klinis semacam ini masih memerlukan penelitian dan validasi medis; studi pengukuran amplas belum membuktikan kemampuan diagnosis tersebut.

Meningkatkan LiDAR

LiDAR digunakan pada berbagai produk, termasuk kendaraan cerdas, robot, dan sejumlah ponsel. Sebagian robot penyedot debu juga menggunakannya untuk menghindari rintangan. Artikel membayangkan bahwa pengindraan yang lebih baik kelak dapat membantu mikrorobot menavigasi lingkungan seperti tubuh manusia dan mengantarkan terapi ke lokasi sasaran.

Perusahaan yang Dapat Mendapat Manfaat dari Penelitian Ini

Sejumlah perusahaan robotika berpotensi mengintegrasikan teknologi ini. Robotika berkembang pesat dan mencakup banyak bidang, dari operasi medis hingga pemetikan buah. Kemampuan memperkirakan sifat permukaan dapat memperluas fungsi perangkat tersebut.

Samsara 

Samsara (IOT ) adalah perusahaan Internet of Things (IoT) yang berbasis di San Francisco. Sanjit Biswas dan John Bicket mendirikannya pada 2015 untuk membantu pelanggan perusahaan melacak dan memantau operasi logistik. Produk perusahaan meliputi kamera dasbor berbasis AI, optimasi rute, pelacakan peralatan, pemantauan lokasi, dan telematika.

Samsara merupakan salah satu pelaku utama pasar IoT. Perangkat IoT mencakup berbagai perangkat terhubung yang memiliki sensor dan kemampuan mengirimkan data. Secara global, jumlahnya sudah mencapai miliaran.

Samsara memungkinkan perusahaan mengintegrasikan perangkat tersebut ke dalam kegiatan logistik untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan. Perangkat IoT dapat memantau kondisi, keaslian, lokasi, dan informasi lain tentang produk secara waktu nyata.

Artikel menilai Samsara memiliki posisi yang baik untuk tumbuh seiring berkembangnya industri IoT. Saat penulisan, kapitalisasi pasarnya disebut sebesar 30,433 miliar dolar AS. Artikel juga mengaitkan kepercayaan investor dengan kepemilikan atau pilihan investasi Universitas Harvard pada saham tersebut.

Upaya Lain untuk Meniru Indera Manusia

Upaya memberikan indra peraba kepada robot mencakup dua pendekatan yang berbeda. Solusi perangkat keras memakai sensor untuk mendeteksi tekanan dan panas. Solusi perangkat lunak menggunakan algoritma yang menafsirkan data pengindraan. Berikut beberapa pendekatan lain yang sedang diteliti.

Keramik Berkinerja Tinggi

Sebuah studi menunjukkan cara menanamkan partikel mikrokeramik ke lapisan lentur menyerupai kulit agar perangkat dapat mendeteksi panas dan tekanan. Partikel tersebut membantu menghantarkan sinyal listrik pada permukaan fleksibel.

Dalam penelitian ini, insinyur mengembangkan kulit robotik yang mampu mendeteksi sentuhan dan pelepasannya. Mereka juga membuat prostesis cerdas yang berpotensi membantu pengguna merasakan permukaan dan meresponsnya. Sinyal listrik memungkinkan kulit robotik mendeteksi tekanan yang sangat kecil.

Saraf Buatan

Perkembangan lain muncul ketika tim dari kelompok riset Zhenan Bao di Universitas Stanford membuat saraf buatan. Perangkat ini dirancang untuk meniru fungsi tertentu saraf manusia sehingga robot dapat merespons sentuhan.

Sistem tersebut memiliki tiga komponen: sensor tekanan resistif yang berfungsi sebagai mekanoreseptor, osilator cincin organik yang meniru fungsi tertentu neuron, serta transistor elektrokimia organik yang menghubungkan fungsi sistem.

Sweater Robot

Carnegie Mellon University memperkenalkan Robot Sweater untuk meningkatkan keselamatan robot industri. Sistem keselamatan yang kaku sulit menutupi seluruh robot karena bagian yang bergerak harus tetap lentur. Hal ini mendorong peneliti menggunakan kain menyerupai sweter.

Robot Sweater merupakan penutup rajutan mesin yang dapat menyesuaikan bentuk tiga dimensi. Penutup ini dapat melapisi robot dan membantu melindungi orang yang bekerja di dekatnya. Dua lapisan serat logam membentuk sistem pendeteksi sentuhan: ketika seseorang menyentuhnya, rangkaian menutup, memberi tahu robot, dan memicu respons.

Masa Depan Robot yang Meniru Sentuhan

Robot dengan kemampuan menyerupai indra peraba berpotensi bekerja lebih dekat dengan manusia. Teknologi tersebut dapat meningkatkan keselamatan, menekan biaya, dan membantu menyelesaikan masalah di berbagai industri. Permintaan terhadap kemampuan pengindraan seperti ini kemungkinan akan terus meningkat seiring bertambahnya penggunaan robot di tempat kerja.

Pelajari proyek robotika menarik lainnya sekarang.

Referensi Studi:

^{1. Tafone, D., McEvoy, L., Sua, Y. M., & Huang, Y.-P. (2024). Surface roughness metrology with a raster scanning single photon LiDAR. Applied Optics, 63(30), 7917–7923. https://doi.org/10.1364/AO.537404}