
PARA ilmuwan berhasil melatih robot berkaki empat, untuk bermain bulu tangkis melawan manusia. Robot ini, yang dinamai ANYmal, bisa berlari melintasi lapangan dan mengikuti reli hingga 10 pukulan. Dengan menggabungkan gerakan seluruh tubuh dan kemampuan melihat lewat kamera, robot belajar menyesuaikan gerakannya agar bisa mencapai shuttlecock dan mengembalikannya melewati net, semuanya berkat kecerdasan buatan (AI).
Hal ini menunjukkan robot berkaki empat, dapat dibangun sebagai lawan dalam "skenario olahraga yang kompleks dan dinamis," tulis para peneliti dalam sebuah studi yang diterbitkan pada 28 Mei di jurnal Science Robotics. Ini menjadi langkah penting dalam mengembangkan robot yang mampu bergerak, juga berinteraksi dengan lingkungan seperti manusia dalam aktivitas yang cepat dan dinamis.
ANYmal adalah robot berkaki empat yang menyerupai anjing, dengan berat sekitar 50 kilogram dan tinggi sekitar 0,5 meter. Keempat kakinya membuat ANYmal dan robot sejenisnya, mampu menjelajahi medan sulit serta melewati berbagai rintangan.
Sebelumnya, para peneliti menambahkan lengan ke robot-robot mirip anjing ini. Lalu, mengajarinya cara mengambil benda atau membuka pintu dengan memegang gagangnya. Namun, mengatur koordinasi antara gerakan anggota tubuh dan penglihatan di lingkungan yang bergerak dinamis, tetap menjadi tantangan besar dalam dunia robotika.
"Olahraga adalah aplikasi yang bagus untuk penelitian semacam ini, karena Anda dapat meningkatkan daya saing atau kesulitan secara bertahap," ujar rekan penulis studi Yuntao Ma, peneliti robotika yang sebelumnya bekerja di ETH Zürich dan sekarang bekerja di perusahaan rintisan Light Robotics.
Mengajarkan trik baru pada anjing
Dalam penelitian ini, Ma dan tim menambahkan lengan dinamis yang memegang raket bulu tangkis, pada sudut 45 derajat ke robot ANYmal standar. Dengan tambahan lengan ini, tinggi robot menjadi 1,6 meter, dan memiliki total 18 sendi, tiga di setiap kaki serta enam di lengan. Para peneliti juga merancang sistem terintegrasi yang rumit, untuk mengendalikan gerakan kaki dan lengan secara bersamaan.
Selain itu, tim memasang kamera stereo, dengan dua lensa yang ditumpuk di bagian depan robot, tepat di sebelah kanan tengah badannya. Kamera ini memungkinkan robot memproses informasi visual, tentang shuttlecock yang datang dan mengetahui, ke arah mana ia harus menggerakkan raket untuk mengembalikannya.
Robot itu kemudian dilatih menjadi pemain bulu tangkis, menggunakan metode pembelajaran penguatan. Dengan teknik pembelajaran mesin ini, robot menjelajahi lingkungannya dan belajar melalui coba-coba. Ia mempelajari cara menemukan dan melacak shuttlecock, bergerak ke arahnya, dan mengayunkan raket dengan tepat.
Tim juga memperhatikan robot secara alami bergerak kembali ke tengah lapangan, setelah setiap pukulan mirip dengan cara pemain manusia, menempatkan diri untuk menghadapi shuttlecock berikutnya. Namun, para peneliti mencatat bahwa robot belum memperhitungkan gerakan lawan. Padahal ini merupakan strategi penting bagi pemain manusia untuk memprediksi arah shuttlecock.
Ia percaya penelitian ini nantinya bisa diterapkan di bidang lain, tidak hanya di olahraga. Misalnya, robot seperti ini bisa digunakan untuk membersihkan puing-puing saat bantuan bencana, karena kemampuannya menggabungkan penglihatan yang dinamis dengan gerakan yang gesit. (Live Science/Z-2)