Kecerdasan Buatan Fisik Generatif & Model Dasar untuk Robot: Transformasi Robotika melalui Sistem Pembelajaran

Akhir dari pemrograman: Ketika mesin belajar dengan hanya menonton – Ketika mesin belajar untuk berpikir alih-alih patuh secara kaku.

Robotika saat ini sedang mengalami pergeseran paradigma fundamental yang secara fundamental mengubah cara kerja sistem otonom. Meskipun robot industri telah digunakan dalam manufaktur selama beberapa dekade, sejauh ini robot tersebut terbatas pada proses yang kaku dan telah ditentukan sebelumnya. Mesin-mesin ini mengikuti instruksi "jika-maka" yang diprogram secara presisi dan hanya dapat melakukan tugas-tugas yang telah dikodekan secara eksplisit. Setiap persyaratan baru, setiap lini produksi yang dimodifikasi, memerlukan pemrograman ulang yang kompleks oleh personel khusus. Robotika tradisional ini didasarkan pada algoritma deterministik di mana setiap urutan gerakan, setiap posisi mencengkeram, dan setiap reaksi terhadap sinyal sensor harus didefinisikan secara manual.

Terobosan yang sedang berlangsung saat ini didasarkan pada transfer prinsip-prinsip yang dikenal dari kecerdasan buatan generatif ke dunia fisik. Sebagaimana model bahasa berskala besar mengembangkan pemahaman statistik bahasa melalui pelatihan teks dalam jumlah besar, model dasar untuk robot kini sedang diciptakan yang memperoleh pemahaman tentang dunia tiga dimensi dan hubungan fisik melalui observasi dan simulasi. Model-model ini tidak lagi diprogram untuk setiap tindakan, tetapi mempelajari keterampilan umum yang dapat diterapkan pada situasi baru.

CEO Nvidia Jensen Huang menyebut momen ini sebagai momen ChatGPT dalam dunia robotika, sebuah analogi yang menggarisbawahi dimensi revolusioner dari perkembangan ini. Sebagaimana ChatGPT mendemonstrasikan kepada publik luas pada November 2022 tentang kemampuan model bahasa modern, Model Fondasi dapat merepresentasikan ambang batas serupa bagi robot. Persamaan ini bukan sekadar metafora. Teknologi yang mendasarinya memiliki prinsip-prinsip arsitektur yang sama. Model transformator, yang awalnya dikembangkan untuk pemrosesan bahasa, kini diadaptasi untuk memproses data sensorik, lintasan gerak, dan interaksi fisik.

Perkembangan ini memiliki implikasi ekonomi yang luas. Industri robotika siap menghadapi lonjakan pertumbuhan yang dapat mengungguli perkembangan sebelumnya. Meskipun saat ini terdapat sekitar empat juta robot industri yang digunakan di seluruh dunia, para peneliti pasar memperkirakan bahwa robot humanoid saja dapat mencapai dua puluh juta unit pada tahun 2030. Proyeksi paling ambisius dari ARK Invest mengantisipasi volume pasar maksimum sebesar dua puluh empat triliun dolar AS untuk robot humanoid. Angka-angka ini mungkin tampak berlebihan, tetapi mencerminkan kekuatan transformatif yang dikaitkan para ahli dengan teknologi ini.

Cocok untuk:

• Industri AI 5.0: Bagaimana Proyek Prometheus senilai $6,2 miliar milik Jeff Bezos (Amazon) membawa AI ke lantai pabrik

Dari algoritma kaku ke sistem adaptif

Evolusi teknologi dari robot terprogram menjadi robot pembelajar terjadi di beberapa tingkatan. Intinya, evolusi ini melibatkan pergeseran dari sistem berbasis aturan menuju pendekatan berbasis data. Pemrograman robot tradisional bergantung pada instruksi eksplisit untuk setiap kemungkinan. Robot di jalur perakitan harus tahu persis di mana komponen akan ditempatkan, orientasinya, serta gaya dan kecepatan yang harus digunakan untuk mencengkeramnya. Presisi ini membutuhkan lingkungan terstruktur yang meminimalkan variabilitas.

Model dasar untuk robot mendobrak paradigma ini dengan mengekstraksi pola statistik dari kumpulan data besar. Alih-alih menerapkan aturan eksplisit, model ini mempelajari representasi implisit dari tugas, objek, dan strategi manipulasi. Proses pembelajaran ini serupa dengan pembelajaran manusia melalui observasi dan imitasi. Sebuah model diberi ribuan atau jutaan demonstrasi yang menunjukkan bagaimana tugas-tugas tertentu dilakukan. Dari data ini, jaringan saraf mengekstraksi pola dan strategi yang kemudian dapat diterapkan pada situasi baru yang serupa.

Data untuk model-model fondasi ini berasal dari berbagai sumber. Physical Intelligence mengumpulkan sekitar 10.000 jam data robot dunia nyata untuk melatih model fondasi pertamanya. Startup GEN-0 melaporkan kumpulan data yang lebih besar, yaitu 270.000 jam data manipulasi dunia nyata dari rumah, gudang, dan tempat kerja di seluruh dunia. Kumpulan data ini sangat besar, namun masih jauh dari triliunan token yang digunakan untuk melatih model bahasa berskala besar. Perbedaan ini disebabkan oleh sifat datanya. Data robot lebih sulit dikumpulkan karena memerlukan interaksi fisik di dunia nyata. Anda tidak bisa begitu saja mengunduh jutaan video dari internet dan berharap itu sudah cukup. Data robot seringkali perlu dihasilkan secara aktif, melalui teleoperasi, demonstrasi manusia, atau sistem pengumpulan data otomatis.

Di sinilah simulasi berperan, memainkan peran kunci dalam penelitian robotika modern. Simulator berbasis fisika memungkinkan pembuatan data pelatihan sintetis dalam jumlah yang hampir tak terbatas. Nvidia telah menciptakan platform seperti Omniverse dan Isaac Sim yang menyediakan lingkungan virtual yang sangat realistis untuk melatih robot. World Foundation Models, yang dikembangkan Nvidia dengan nama Cosmos, menghasilkan rangkaian video fotorealistik dari input sederhana yang mematuhi hukum fisika dan yang dapat dipelajari robot secara virtual.

Idenya menarik. Alih-alih merekam jutaan jam interaksi di dunia nyata, robot dapat dilatih dalam simulasi di mana waktu dikompresi dan ribuan contoh robot belajar secara paralel. Tantangannya terletak pada menjembatani apa yang disebut kesenjangan simulasi-ke-nyata, yaitu perbedaan antara perilaku simulasi dan dunia nyata. Robot yang berkinerja sempurna dalam simulasi dapat gagal di dunia nyata jika sifat fisik seperti gesekan, elastisitas, atau ketidakakuratan sensor belum dimodelkan dengan benar.

Peran aktor Jerman dalam lanskap robotika global

Jerman memiliki industri robotika yang telah lama berdiri dan dianggap sebagai salah satu negara terdepan dalam otomasi industri. Kepadatan robot di sektor manufaktur Jerman termasuk yang tertinggi di dunia, dengan sekitar tiga ratus robot per sepuluh ribu karyawan. Kekuatan dalam robotika tradisional ini memberikan fondasi yang kokoh, tetapi pertanyaannya tetap apakah Jerman dapat berhasil mengelola transisi ke robot kognitif yang digerakkan oleh AI.

Beberapa perusahaan Jerman dan Eropa memposisikan diri di pasar yang sedang berkembang ini. Agile Robots, yang berkantor pusat di Munich, telah menjadi salah satu pemain paling ambisius. Pada November 2025, perusahaan ini mengumumkan robot humanoid pertamanya, Agile One, yang dirancang khusus untuk lingkungan industri dan dijadwalkan untuk diproduksi di pabrik baru di Bavaria pada awal 2026. Agile Robots menekankan bahwa pelatihan Robot Foundation Model-nya terutama dilakukan di Munich dan didasarkan pada data produksi dunia nyata. Kemitraan dengan Deutsche Telekom dan Nvidia memungkinkan pelatihan pada Industrial AI Cloud baru, yang dihosting di pusat data Jerman dan sesuai dengan standar perlindungan data Eropa.

Pendekatan ini penting secara strategis. Meskipun banyak pesaing mengandalkan data sintetis atau generik, Agile Robots, melalui produksinya sendiri dan pelanggannya di industri otomotif dan elektronik, memiliki salah satu set data industri terbesar di Eropa. Data adalah urat nadi kecerdasan buatan, dan akses ke data dunia nyata berkualitas tinggi memberikan keunggulan kompetitif yang substansial. Perusahaan ini telah mengoperasikan lebih dari 20.000 solusi robot dan terus mengumpulkan data baru dari aplikasi dunia nyata.

NEURA Robotics, yang berkantor pusat di Metzingen, Jerman, menerapkan pendekatan ambisius serupa. Perusahaan ini memposisikan diri di bidang robotika kognitif dan bekerja sama erat dengan Nvidia untuk mengembangkan model dasar bagi sistem robotiknya. NEURA menekankan kombinasi data dunia nyata dengan simulasi canggih dan telah mengembangkan arsitektur AI berlapis yang menggabungkan pemrosesan sensor waktu nyata, inferensi lokal pada robot, dan pembelajaran multi-agen terdistribusi. Pada Oktober 2025, NEURA mengumumkan ekspansinya ke Hangzhou, Tiongkok, dengan modal terdaftar sebesar 45 juta euro, yang menggarisbawahi fokus global perusahaan.

Pusat Dirgantara Jerman (DLR) juga berinvestasi dalam model fondasi, tetapi dengan fokus yang lebih luas pada aplikasi di bidang penerbangan, antariksa, dan transportasi. Proyek Adaptasi Model Fondasi DLR bertujuan untuk membuat model AI berukuran besar dapat digunakan untuk aplikasi spesifik dan mengembangkan model ringan dan khusus. Meskipun DLR tidak secara langsung mengembangkan robot humanoid komersial, penelitiannya berkontribusi pada basis pengetahuan yang dapat dibangun oleh para pelaku industri.

Namun, posisi perusahaan-perusahaan Jerman bukannya tanpa tantangan. Persaingan global sangat ketat, dan baik AS maupun Tiongkok berinvestasi besar-besaran di bidang robotika dan kecerdasan buatan. Pada paruh pertama tahun 2025, Tiongkok berinvestasi enam kali lipat dan AS empat kali lipat modal dalam robotika berbasis AI dibandingkan Uni Eropa. Kesenjangan investasi ini mengkhawatirkan. Sementara Eropa telah berinvestasi lebih dari dua puluh miliar euro di perusahaan-perusahaan AI, AS mengalokasikan seratus dua puluh miliar dolar per tahun, dan Tiongkok telah berinvestasi sembilan ratus dua belas miliar dolar dalam kecerdasan buatan dan teknologi terkait selama dekade terakhir.

Lanskap regulasi di Eropa berkontribusi pada kesenjangan ini. Meskipun Undang-Undang AI dan GDPR bertujuan penting untuk mendorong pengembangan AI yang bertanggung jawab dan memastikan privasi data, keduanya secara bersamaan membatasi akses ke data pelatihan dan meningkatkan biaya kepatuhan, yang secara tidak proporsional membebani perusahaan-perusahaan kecil. Sementara Eropa menerapkan regulasi, perusahaan-perusahaan AS dan Tiongkok bereksperimen dengan pembatasan yang jauh lebih sedikit.

Dimensi ekonomi transformasi teknologi

Pengenalan model fondasi dalam robotika memiliki implikasi ekonomi yang luas dan melampaui industri robotika itu sendiri. Intinya, model ini menjawab pertanyaan tentang bagaimana otomatisasi dapat meningkatkan produktivitas, mengatasi kekurangan tenaga kerja terampil, dan mengamankan daya saing negara-negara dengan perekonomian yang sangat terindustrialisasi seperti Jerman.

Biaya pelatihan untuk model dasar sangat substansial dan terus meningkat. Meskipun model Transformer asli berharga sekitar sembilan ratus dolar pada tahun 2017, perkiraan biaya pelatihan untuk GPT-4 OpenAI adalah tujuh puluh delapan juta dolar dan untuk Gemini Ultra Google seratus sembilan puluh satu juta dolar. Jumlah ini jauh melebihi anggaran yang tersedia untuk institusi akademik atau perusahaan yang lebih kecil. Oleh karena itu, pengembangan model dasar yang kompetitif membutuhkan investasi modal yang hanya dapat diperoleh dari perusahaan yang memiliki pendanaan yang memadai atau melalui pendanaan pemerintah.

Untuk model fondasi khusus robotika, biaya pastinya lebih sulit diukur, tetapi kemungkinan besar besarnya sama, bahkan mungkin lebih tinggi. Kebutuhan untuk mengumpulkan data robot dunia nyata dalam jumlah besar membutuhkan infrastruktur perangkat keras dan biaya operasional yang ekstensif. Physical Intelligence melaporkan bahwa sistem pembangkitan datanya menghasilkan lebih dari sepuluh ribu jam data robot baru setiap minggu. Mengoperasikan sistem semacam itu dengan ribuan perangkat pengumpul data dan robot di seluruh dunia membutuhkan biaya yang besar.

Pengembalian investasi untuk proyek-proyek ini bergantung pada apakah model fondasi yang dikembangkan benar-benar memberikan manfaat yang dijanjikan. Justifikasi ekonomi untuk robot humanoid didasarkan pada kemampuannya untuk menggantikan atau melengkapi tenaga kerja manusia di area tertentu. Sebuah studi oleh Nexery memprediksi bahwa robot humanoid dapat mengotomatiskan hingga 40 persen tugas yang saat ini dilakukan secara manual, dengan fokus pada perakitan, logistik, dan pemeliharaan. Periode pengembalian yang diharapkan kurang dari 56 perseratus tahun, menjadikan robot humanoid sebagai investasi yang menarik.

Perhitungan ini didasarkan pada asumsi bahwa biaya akuisisi robot humanoid akan menurun. Model pertama diperkirakan menelan biaya rata-rata delapan puluh ribu dolar AS pada tahun 2025, sementara harga diperkirakan mencapai sekitar dua puluh hingga tiga puluh ribu dolar AS pada tahun 2030. Pengurangan biaya ini akan didorong oleh skala ekonomi, peningkatan teknologi, dan persaingan. Sebagai perbandingan, rata-rata pekerja industri di Jerman membebani perusahaan sekitar lima puluh hingga tujuh puluh ribu euro per tahun, termasuk iuran dan tunjangan jaminan sosial. Robot yang dapat bekerja sepanjang waktu, tanpa istirahat, dan tidak sakit dapat kembali modal dalam beberapa tahun dalam kondisi ini.

Dampak ekonominya masih ambivalen. Di satu sisi, otomatisasi melalui robot kognitif dapat membantu mengatasi kekurangan tenaga kerja terampil yang akut di banyak sektor. Jerman dan negara-negara industri maju lainnya menghadapi perubahan demografis yang mengurangi jumlah tenaga kerja yang tersedia. Robot dapat mengisi kesenjangan dan mempertahankan produktivitas. Di sisi lain, terdapat kekhawatiran bahwa otomatisasi akan menyebabkan hilangnya pekerjaan, terutama di sektor-sektor yang melibatkan tugas-tugas fisik yang repetitif.

Namun, pengalaman historis menunjukkan bahwa kemajuan teknologi tidak menyebabkan pengangguran massal dalam jangka panjang, melainkan pergeseran struktural di pasar tenaga kerja. Muncul bidang-bidang pekerjaan baru yang membutuhkan pemeliharaan, pemrograman, dan pemantauan sistem otomatis. Persyaratan kualifikasi bergeser dari pekerjaan fisik semata menjadi keterampilan teknis dan kognitif. Tantangan bagi kebijakan pendidikan adalah mempersiapkan tenaga kerja untuk transformasi ini dan menawarkan program pelatihan ulang.

Keahlian industri dan bisnis global kami dalam pengembangan bisnis, penjualan, dan pemasaran - Gambar: Xpert.Digital

Fokus industri: B2B, digitalisasi (dari AI ke XR), teknik mesin, logistik, energi terbarukan, dan industri

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Pusat Bisnis Xpert

Pusat topik dengan wawasan dan keahlian:

• Platform pengetahuan tentang ekonomi global dan regional, inovasi dan tren khusus industri
• Kumpulan analisis, impuls dan informasi latar belakang dari area fokus kami
• Tempat untuk keahlian dan informasi tentang perkembangan terkini dalam bisnis dan teknologi
• Pusat topik bagi perusahaan yang ingin mempelajari tentang pasar, digitalisasi, dan inovasi industri

Kompetisi untuk kepemimpinan teknologi

Lanskap persaingan global dalam robotika dicirikan oleh segitiga antara Amerika Serikat, Tiongkok, dan Eropa, dengan masing-masing kawasan menunjukkan kekuatan dan kelemahan yang berbeda. Amerika Serikat mendominasi model dasar untuk kecerdasan buatan. OpenAI, Anthropic, Google, dan Meta telah mengembangkan model bahasa yang paling canggih dan memiliki keahlian yang luar biasa dalam penskalaan jaringan saraf. Mereka kini mentransfer kompetensi ini ke dunia robotika. Perusahaan seperti Figure AI, 1X Technologies, dan Physical Intelligence sedang gencar mengembangkan robot humanoid yang dikendalikan oleh model dasar.

Tiongkok telah menjadi pasar robot industri terbesar di dunia. Pada tahun 2024, 54 persen dari seluruh robot industri yang baru dipasang berada di Tiongkok, dibandingkan dengan 17 persen di Uni Eropa. Pemerintah Tiongkok telah menetapkan robotika sebagai prioritas strategis dan secara masif mempromosikan industri ini melalui program-program seperti Made in China 2025. Tiongkok menargetkan produksi sekitar 40 juta robot pada tahun 2030, sebuah angka yang menggarisbawahi ambisi pemerintah. Tiongkok juga memimpin dalam paten AI, memegang lebih dari 70 persen paten AI generatif global, dibandingkan dengan 21 persen dari AS dan hanya 2 persen dari Eropa.

Eropa, termasuk Jerman, memiliki perusahaan-perusahaan robotika terkemuka seperti KUKA, ABB, dan Stäubli, serta industri pemasok yang kuat. Kekuatan Eropa terletak pada rekayasa presisi, kualitas perangkat keras, dan pemahaman mendalam tentang proses industri. Kekuatan-kekuatan ini memang berharga, tetapi belum cukup untuk mendominasi bidang robotika kognitif. Tantangannya terletak pada menggabungkan keunggulan perangkat keras dengan keahlian AI.

Akuisisi dan investasi dalam beberapa tahun terakhir menggambarkan pergeseran dalam industri ini. Pengambilalihan KUKA oleh konglomerat Tiongkok, Midea, pada tahun 2016 merupakan peringatan bagi Eropa. Pengumuman SoftBank baru-baru ini tentang akuisisi divisi robotika ABB senilai $5 miliar menunjukkan bahwa investor Asia secara agresif berinvestasi dalam keahlian robotika Eropa. Akuisisi ini memberikan akses modal dan pasar, tetapi juga membawa risiko kehilangan pengetahuan strategis.

Perusahaan-perusahaan Eropa seperti NEURA Robotics berekspansi ke Tiongkok untuk mendapatkan akses ke pasar yang luas dan sumber daya lokal ini. Meskipun strategi ini dapat dipahami dari perspektif bisnis, strategi ini juga menimbulkan pertanyaan tentang kedaulatan teknologi. Jika perusahaan-perusahaan robotika Eropa semakin banyak merelokasi kapasitas penelitian dan pengembangan mereka ke Tiongkok, seperti halnya Stihl, yang memindahkan pengembangan mesin pemotong rumput robotiknya ke sana, terdapat risiko hilangnya keahlian dalam jangka panjang.

Jawaban atas tantangan-tantangan ini membutuhkan kebijakan robotika dan AI Eropa yang strategis. Dengan Regulasi AI-nya, Uni Eropa telah menciptakan kerangka regulasi berbasis risiko yang dapat menjadi model global. Namun, regulasi saja tidak menciptakan inovasi. Investasi yang signifikan dalam riset, infrastruktur, dan pelatihan tenaga profesional terampil sangatlah penting. Kemitraan yang diumumkan dalam inisiatif EU AI Champions, dengan investasi AI senilai lebih dari satu miliar euro, merupakan langkah ke arah yang tepat, tetapi jumlah ini masih relatif kecil dibandingkan dengan AS dan Tiongkok.

Cocok untuk:

• Potensi robotika yang dikendalikan oleh UKM untuk perusahaan menengah: transformasi dunia kerja dan keunggulan kompetitif baru

Model Fondasi sebagai Pemecah Masalah Universal

Inovasi utama Model Fondasi terletak pada kemampuannya untuk menggeneralisasi. Sistem robot tradisional bersifat spesifik tugas, artinya dirancang untuk satu tugas. Robot pengelasan dapat mengelas, robot pencengkeram dapat menggenggam, dan beralih ke tugas baru membutuhkan pemrograman ulang yang kompleks. Model Fondasi berupaya untuk mencapai generalisasi tugas, yaitu kemampuan untuk menangani berbagai macam tugas dengan model yang sama.

Pendekatan ini juga dikenal sebagai pembelajaran zero-shot atau few-shot. Pembelajaran zero-shot berarti suatu model dapat menyelesaikan tugas baru tanpa pelatihan khusus untuk tugas tersebut dengan mengandalkan pemahaman umumnya. Pembelajaran few-shot berarti hanya diperlukan beberapa demonstrasi untuk mengadaptasi model untuk tugas baru. Kemampuan ini bersifat transformatif bagi robotika karena meningkatkan fleksibilitas secara drastis.

Di CES 2025, Nvidia mendemonstrasikan dengan Isaac GR00T N1 Foundation Model bagaimana robot dapat diadaptasi untuk tugas-tugas baru melalui pasca-pelatihan yang minimal. Model ini memiliki arsitektur ganda yang terinspirasi oleh prinsip-prinsip kognisi manusia. Sistem 1 adalah model tindakan berpikir cepat yang memungkinkan reaksi refleksif. Sistem 2 adalah model berpikir lambat untuk pengambilan keputusan dan perencanaan yang disengaja. Arsitektur ini memungkinkan robot untuk bereaksi cepat terhadap peristiwa dan menangani tugas-tugas kompleks yang terdiri dari beberapa langkah.

Perusahaan 1X Technologies mendemonstrasikan robot humanoid yang secara otonom melakukan tugas-tugas pembersihan rumah tangga setelah dilengkapi dengan model kebijakan berbasis GR00T N1. Otonomi sistem ini didasarkan pada kemampuannya untuk menafsirkan masukan visual, memahami konteks tugas, dan menjalankan tindakan yang tepat tanpa mengharuskan setiap gerakan diprogram secara eksplisit.

Franka Emika, perusahaan robotika asal Jerman, juga mengintegrasikan Nvidia GR00T ke dalam sistem Franka Research 3 dan mendemonstrasikan sistem lengan ganda di Automatica 2025 yang secara otonom melakukan tugas-tugas manipulasi kompleks. Sistem ini mampu menyimpulkan target berdasarkan masukan kamera dan menjalankan tindakan yang sesuai secara real-time, tanpa integrasi manual atau rekayasa tugas.

Contoh-contoh ini menunjukkan bahwa model dasar berpotensi mendemokratisasi robotika. Meskipun sebelumnya pemrograman robot membutuhkan pengetahuan khusus, di masa depan, bahkan perusahaan dan pengguna yang lebih kecil tanpa keahlian teknis yang mendalam pun dapat memanfaatkan robot untuk keperluan mereka. Pengembangan model robot-sebagai-layanan dapat memperkuat tren ini dengan semakin menurunkan hambatan masuk.

Pentingnya data dan simulasi

Kualitas model dasar sangat bergantung pada data yang digunakan untuk melatihnya. Dalam pemrosesan bahasa alami, triliunan kata tersedia secara luas di internet, tetapi data dalam jumlah besar tersebut tidak mudah diakses oleh robotika. Kesenjangan data robot merupakan masalah mendasar. GPT robot hipotetis, jika dilatih dengan jumlah data yang sama dengan model bahasa yang besar, akan membutuhkan ratusan ribu tahun pengumpulan data, bahkan jika ribuan robot terus-menerus menghasilkan data.

Simulasi menawarkan jalan keluar dari dilema ini. Simulator berbasis fisika dapat menghasilkan data sintetis dalam jumlah yang hampir tak terbatas. Tantangannya terletak pada memastikan bahwa perilaku yang dipelajari dalam simulasi dapat ditransfer ke dunia nyata. Berbagai teknik digunakan untuk menjembatani kesenjangan antara simulasi dan dunia nyata. Pengacakan domain secara sistematis memvariasikan parameter fisik dalam simulasi, membuat model lebih tangguh terhadap variasi dunia nyata. Pembelajaran penguatan dengan umpan balik manusia memungkinkan model dilatih menggunakan sinyal penghargaan yang berasal dari simulasi dan interaksi dunia nyata.

Nvidia Cosmos, yang dirancang sebagai Model Fondasi Dunia, menghasilkan rangkaian video fotorealistis dari input sederhana, yang berfungsi sebagai lingkungan pelatihan bagi robot. Idenya adalah agar robot dapat belajar di dunia yang dihasilkan ini tanpa biaya dan risiko eksperimen di dunia nyata. Model ini memahami sifat fisik dan hubungan spasial, memastikan bahwa skenario yang dihasilkan realistis.

Pendekatan lain yang menjanjikan adalah penggunaan data video manusia. Manusia melakukan jutaan tugas manipulasi setiap hari, yang direkam dalam video. Jika memungkinkan untuk mengekstrak informasi yang relevan untuk pembelajaran robot dari video-video ini, basis datanya dapat diperluas secara signifikan. Model bahasa-visi seperti CLIP telah menunjukkan bahwa konsep visual dapat dipelajari dari bahasa alami, dan pendekatan serupa kini sedang dieksplorasi untuk robotika.

Lembaga riset Jerman dan Eropa turut berkontribusi dalam perkembangan ini. Institut Fraunhofer untuk Aliran Material dan Logistik sedang mengembangkan simulasi robotik dan sistem pembelajaran mesin. Pusat Riset Kecerdasan Buatan Jerman (DFKI) sedang mengembangkan metode AI untuk pembelajaran robot. Riset ini penting bagi daya saing perusahaan-perusahaan Eropa, tetapi harus didukung oleh pendanaan yang memadai dan transfer pengetahuan ke dalam aplikasi industri.

Tantangan dan pertanyaan terbuka

Meskipun kemajuan pesat telah dicapai, masih banyak tantangan yang tersisa. Ketahanan model fondasi merupakan isu utama. Model yang berkinerja baik dalam lingkungan pengujian mungkin gagal di dunia nyata ketika menghadapi situasi yang tidak terduga. Generalisasi, yang disebut-sebut sebagai keunggulan utama, harus terbukti efektif dalam berbagai skenario.

Keamanan sistem otonom merupakan dimensi penting lainnya. Seiring robot semakin beroperasi secara otonom dan mengambil keputusan berdasarkan model dasar, bagaimana kita dapat menjamin bahwa mereka berperilaku aman dan tidak membahayakan manusia? Robotika tradisional mengandalkan mekanisme keamanan yang dikodekan secara kaku. Dengan sistem pembelajaran, batasan ketat seperti itu lebih sulit diterapkan.

Implikasi etis dan sosial dari robotika kognitif sedang diperdebatkan secara intensif. Pertanyaan tentang tanggung jawab sedang didefinisikan ulang. Jika sebuah robot membuat keputusan yang mengakibatkan cedera, siapa yang bertanggung jawab? Produsen robot, pengembang model dasar, operator, atau robot itu sendiri? Pertanyaan-pertanyaan ini tidak sepele dan memerlukan klarifikasi hukum dan peraturan.

Dampaknya terhadap pasar tenaga kerja masih menjadi bahan perdebatan. Beberapa pakar berpendapat bahwa robot akan mengatasi kekurangan tenaga kerja terampil dan menciptakan lapangan kerja baru, sementara yang lain khawatir bahwa pekerja berketerampilan rendah khususnya dapat tergusur. Sebuah studi memperkirakan bahwa robot humanoid dapat mengotomatiskan hingga 40 persen tugas manual. Tantangan sosial terletak pada pengelolaan transisi ini yang memastikan manfaat otomatisasi terdistribusi secara adil dan meminimalkan gangguan sosial.

Pentingnya Strategis bagi Jerman dan Eropa

Perkembangan robotika kognitif bukan hanya masalah teknologi, tetapi juga geopolitik. Kemampuan mengembangkan dan memproduksi robot cerdas semakin dipandang sebagai faktor strategis. Robotika menemukan aplikasinya tidak hanya di sektor sipil, tetapi juga di sektor pertahanan, di mana sistem otonom semakin penting.

Jerman berpotensi mengambil peran utama dalam robotika kognitif jika kerangka kerja yang tepat dibangun. Kekuatannya terletak pada mekanika presisi, pengembangan perangkat lunak, dan pemahaman mendalam tentang proses industri. Industri otomotif, yang secara historis merupakan pendorong utama robotika, dapat kembali memainkan peran sentral. Jaringan pemasoknya yang mapan dan kumpulan data yang luas dari jutaan proses manufaktur di dunia nyata merupakan aset berharga.

Namun, potensi ini harus dimanfaatkan secara aktif. Strategi robotika untuk Jerman dan Eropa harus mencakup beberapa elemen. Pertama, investasi yang signifikan dalam penelitian dan pengembangan diperlukan untuk mengimbangi AS dan Tiongkok. Kedua, kerangka regulasi harus dirancang untuk mendorong inovasi, alih-alih menghambatnya, tanpa mengorbankan standar keselamatan dan etika. Ketiga, kolaborasi antara industri, lembaga penelitian, dan perusahaan rintisan harus diintensifkan untuk mempercepat transfer pengetahuan menjadi produk yang dapat dipasarkan.

Mempromosikan kewirausahaan dan menciptakan lingkungan yang menarik bagi perusahaan rintisan robotika sangatlah penting. Banyak perkembangan paling inovatif berasal dari perusahaan rintisan yang tangkas dan toleran terhadap risiko. Jerman dan Eropa harus memastikan bahwa perusahaan-perusahaan tersebut memiliki akses ke modal, bakat, dan pasar.

Pelatihan pekerja terampil merupakan faktor penting lainnya. Permintaan akan tenaga ahli di bidang kecerdasan buatan, robotika, dan bidang terkait jauh melebihi pasokan. Universitas dan sekolah kejuruan harus menyesuaikan kurikulum dan meningkatkan pelatihan di bidang-bidang ini. Di saat yang sama, program pelatihan ulang harus ditawarkan kepada pekerja yang ada agar mereka dapat mengelola transisi menuju tenaga kerja otomatis.

Dari mesin kaku menjadi mitra pembelajaran – perjalanan Eropa menuju era robotika

Transformasi dari robot terprogram menjadi robot pembelajar merupakan salah satu pergeseran teknologi paling signifikan dalam beberapa dekade mendatang. Model dasar untuk robot berpotensi memperluas fleksibilitas dan kemungkinan penerapan sistem otonom secara drastis. Robot tidak akan lagi menjadi mesin kaku yang hanya menjalankan tugas-tugas yang telah ditentukan sebelumnya, melainkan sistem adaptif yang dapat belajar dari pengalaman dan beradaptasi dengan situasi baru.

Implikasi ekonominya sangat luas. Otomatisasi melalui robot kognitif dapat meningkatkan produktivitas di berbagai industri, mengatasi kekurangan keterampilan, dan memperkuat daya saing ekonomi yang sangat terindustrialisasi. Proyeksi pasar menunjukkan pertumbuhan eksponensial, dengan potensi nilai tambah triliunan dolar.

Jerman dan Eropa menghadapi tantangan untuk menggabungkan keunggulan tradisional mereka di bidang robotika dengan tuntutan baru sistem kognitif. Keunggulan perangkat keras perusahaan Jerman dan Eropa memberikan fondasi yang kokoh, tetapi harus dilengkapi dengan keahlian AI. Perusahaan seperti Agile Robots dan NEURA Robotics menunjukkan bahwa pemain Eropa memang mampu bersaing di bidang ini. Namun, persaingan global sangat ketat, dan baik AS maupun Tiongkok berinvestasi besar-besaran dalam teknologi masa depan ini.

Perkembangan ini membutuhkan pendekatan sistemik yang melibatkan riset, industri, politik, dan masyarakat. Inovasi teknologi harus dibarengi dengan regulasi cerdas yang menjamin standar keselamatan dan etika tanpa menghambat inovasi. Perdebatan masyarakat tentang dampak otomatisasi harus dilakukan secara konstruktif untuk meredakan kekhawatiran dan menyoroti manfaatnya.

Transisi dari robot terprogram ke robot pembelajar lebih dari sekadar kemajuan teknologi. Transisi ini menandai dimulainya era baru di mana mesin bukan lagi sekadar alat, melainkan mitra yang bekerja bersama manusia untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks. Bagaimana masyarakat membentuk transisi ini akan menentukan apakah manfaat teknologi ini dirasakan secara luas dan apakah Eropa dapat memainkan peran utama di dunia baru ini. Peluangnya sangat besar, tetapi harus dimanfaatkan. Waktunya untuk bertindak adalah sekarang.

Dimensi baru transformasi digital dengan 'Managed AI' (Kecerdasan Buatan) – Platform & Solusi B2B | Xpert Consulting - Gambar: Xpert.Digital

Di sini Anda akan mempelajari bagaimana perusahaan Anda dapat menerapkan solusi AI yang disesuaikan dengan cepat, aman, dan tanpa hambatan masuk yang tinggi.

Platform AI Terkelola adalah paket lengkap dan bebas repot untuk kecerdasan buatan. Alih-alih berurusan dengan teknologi yang rumit, infrastruktur yang mahal, dan proses pengembangan yang panjang, Anda akan mendapatkan solusi siap pakai yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda dari mitra spesialis – seringkali dalam beberapa hari.

Manfaat utama sekilas:

⚡ Implementasi cepat: Dari ide hingga aplikasi operasional dalam hitungan hari, bukan bulan. Kami memberikan solusi praktis yang menciptakan nilai langsung.

Keamanan data maksimal: Data sensitif Anda tetap menjadi milik Anda. Kami menjamin pemrosesan yang aman dan sesuai aturan tanpa membagikan data dengan pihak ketiga.

💸 Tanpa risiko finansial: Anda hanya membayar untuk hasil. Investasi awal yang tinggi untuk perangkat keras, perangkat lunak, atau personel sepenuhnya dihilangkan.

🎯 Fokus pada bisnis inti Anda: Fokuslah pada keahlian Anda. Kami menangani seluruh implementasi teknis, operasional, dan pemeliharaan solusi AI Anda.

📈 Tahan Masa Depan & Skalabel: AI Anda tumbuh bersama Anda. Kami memastikan pengoptimalan dan skalabilitas berkelanjutan, serta menyesuaikan model secara fleksibel dengan kebutuhan baru.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Solusi AI Terkelola - Layanan AI Industri: Kunci daya saing di sektor jasa, industri, dan teknik mesin

☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman

☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital

Saya menantikan proyek bersama kita.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis/Pemasaran/Humas/Pameran Dagang

Manfaatkan keahlian Xpert.Digital yang luas dan lima kali lipat dalam paket layanan yang komprehensif | R&D, XR, PR & Optimalisasi Visibilitas Digital - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan