Microrobot MIT Terbang Secepat Lebah: Revolusi Robotik Masa Depan

Bayangkan sebuah masa depan di mana tim penyelamat tidak lagi harus berhadapan dengan keterbatasan fisik dalam mencari korban di bawah reruntuhan pasca gempa bumi. Robot-robot mini seukuran serangga, yang mampu melesat cepat dan bermanuver lincah, dapat menyusup ke celah-celah sempit yang tak terjangkau oleh robot besar. Mimpi ini semakin mendekati kenyataan berkat terobosan terbaru dari para insinyur di Massachusetts Institute of Technology (MIT).

Selama ini, microrobot terbang hanya mampu bergerak lambat dan mengikuti lintasan mulus, jauh dari kelincahan serangga sungguhan. Namun, sebuah tim kolaboratif dari MIT telah mengubah paradigma ini. Mereka berhasil mendemonstrasikan microrobot udara yang mampu terbang dengan kecepatan dan agilitas yang sebanding dengan serangga biologis. Rahasia di balik kemampuan luar biasa ini terletak pada pengontrol berbasis Kecerdasan Buatan (AI) baru yang dirancang untuk robot tersebut, memungkinkan robot ini melakukan jalur penerbangan akrobatik, termasuk jungkir balik secara terus-menerus.

Microrobot Mungil dengan Agilitas Luar Biasa

Tim peneliti MIT telah mengembangkan robot serangga selama lebih dari lima tahun. Versi terbaru dari microrobot ini memiliki ukuran kaset mikro dan beratnya kurang dari klip kertas. Desainnya menggunakan sayap yang lebih besar dan mengepak, memungkinkan gerakan yang lebih lincah. Kekuatan gerak robot ini berasal dari seperangkat otot buatan yang lentur, yang mampu mengepakkan sayap dengan sangat cepat. Namun, tantangan utama sebelumnya adalah sistem pengontrol, atau "otak" robot, yang masih disetel secara manual oleh manusia, membatasi kinerja robot.

Untuk mencapai penerbangan yang cepat dan agresif seperti serangga asli, dibutuhkan pengontrol yang lebih tangguh. Pengontrol ini harus mampu mengatasi ketidakpastian dan melakukan optimasi kompleks dengan cepat. Sayangnya, pengontrol semacam itu akan sangat intensif secara komputasi untuk diterapkan secara real-time, terutama mengingat aerodinamika rumit dari robot yang ringan ini. Inilah titik balik inovasi MIT.

Kecerdasan Buatan di Balik Manuver Akrobatik

Untuk mengatasi tantangan komputasi ini, tim Kevin Chen bekerja sama dengan tim Jonathan P. How. Bersama-sama, mereka menciptakan skema kontrol berbasis AI dua langkah. Skema ini tidak hanya menyediakan ketangguhan yang diperlukan untuk manuver kompleks dan cepat, tetapi juga efisiensi komputasi yang esensial untuk penerbangan real-time. Kemajuan di sisi perangkat keras memicu kebutuhan akan perangkat lunak yang lebih canggih, dan sebaliknya, pengembangan pengontrol memungkinkan kemampuan perangkat keras untuk dimanfaatkan sepenuhnya.

Pengontrol Prediktif Model yang Cerdas

Langkah pertama melibatkan pembangunan apa yang dikenal sebagai pengontrol prediktif model. Pengontrol canggih ini menggunakan model matematika dinamis untuk memprediksi perilaku robot dan merencanakan serangkaian tindakan optimal demi mengikuti lintasan secara aman. Meskipun intensif secara komputasi, pengontrol ini mampu merencanakan manuver yang menantang seperti jungkir balik udara, belokan cepat, dan kemiringan tubuh yang agresif. Perencana berkinerja tinggi ini juga dirancang untuk mempertimbangkan batasan gaya dan torsi yang dapat diterapkan robot, yang krusial untuk menghindari tabrakan. Sebagai contoh, untuk melakukan beberapa jungkir balik berturut-turut, robot perlu melambat sedemikian rupa sehingga kondisi awalnya tepat untuk melakukan jungkir balik lagi. Tanpa kontrol yang kokoh, kesalahan kecil akan terakumulasi, menyebabkan robot jatuh.

Pembelajaran Imitasi untuk Efisiensi Real-time

Setelah memiliki perencana ahli, tim menggunakannya untuk melatih "kebijakan" berdasarkan model pembelajaran mendalam. Proses ini disebut pembelajaran imitasi, dan tujuannya adalah untuk mengontrol robot secara real-time. Pada dasarnya, proses pembelajaran imitasi mengkompresi pengontrol yang kuat menjadi model AI yang efisien secara komputasi dan dapat berjalan sangat cepat. Kunci keberhasilan terletak pada cara cerdas untuk menciptakan data pelatihan yang cukup, yang akan mengajarkan kebijakan tersebut semua yang perlu diketahui untuk manuver agresif. Metode pelatihan yang kuat inilah yang menjadi "resep rahasia" teknik ini. Kebijakan yang digerakkan AI ini kemudian mengambil posisi robot sebagai input dan menghasilkan perintah kontrol secara real-time, seperti gaya dorong dan torsi.

Performa Terbang Setara Serangga

Dalam serangkaian eksperimen yang dilakukan, pendekatan dua langkah ini memungkinkan robot skala serangga terbang 447% lebih cepat, dengan peningkatan akselerasi sebesar 255%. Robot ini mampu menyelesaikan 10 jungkir balik dalam 11 detik, dan yang menakjubkan, robot mungil ini tidak pernah melenceng lebih dari 4 atau 5 sentimeter dari lintasan yang telah direncanakan. Kemampuan ini menunjukkan bahwa robot mikro dan lunak, yang secara tradisional terbatas dalam kecepatan, kini dapat memanfaatkan algoritma kontrol canggih untuk mencapai agilitas yang mendekati serangga alami dan robot yang lebih besar.

Para peneliti juga berhasil mendemonstrasikan gerakan sakkadik, yaitu ketika serangga bergerak miring secara sangat agresif, terbang cepat ke posisi tertentu, lalu miring ke arah lain untuk berhenti. Percepatan dan perlambatan cepat ini membantu serangga melokalisasi diri dan melihat dengan jelas. Perilaku penerbangan yang meniru biologi ini sangat menjanjikan untuk masa depan, terutama ketika kamera dan sensor mulai dipasang pada robot.

Potensi dan Aplikasi di Masa Depan untuk Indonesia

Penemuan microrobot yang lincah ini membuka berbagai peluang baru. Di masa depan, robot-robot ini bisa menjadi garda terdepan dalam operasi pencarian dan penyelamatan. Bayangkan skenario gempa bumi di Indonesia, negara yang rawan bencana. Microrobot ini dapat diterjunkan untuk mencari korban di bawah reruntuhan gedung yang runtuh, menavigasi celah-celah kecil yang berbahaya bagi manusia atau robot yang lebih besar. Mereka bisa memberikan informasi visual atau bahkan membawa alat deteksi kecil untuk menemukan tanda-tanda kehidupan, mempercepat proses penyelamatan yang krusial.

Selain itu, microrobot ini juga berpotensi digunakan dalam inspeksi infrastruktur yang sulit dijangkau, seperti bagian dalam pipa atau struktur bangunan yang kompleks. Di sektor pertanian, mereka bisa berperan dalam penyerbukan mekanis atau pemantauan tanaman dari dekat. Tentu saja, pekerjaan ke depan akan mencakup penambahan sensor dan kamera agar microrobot dapat terbang di luar ruangan tanpa terhubung ke sistem penangkap gerak yang kompleks. Para peneliti juga ingin mempelajari bagaimana sensor onboard dapat membantu robot menghindari tabrakan satu sama lain atau mengkoordinasikan navigasi dalam kawanan.

Pekerjaan ini menunjukkan pergeseran paradigma dalam komunitas mikrorobotik, membuktikan bahwa kita dapat mengembangkan arsitektur kontrol baru yang berkinerja tinggi dan efisien secara bersamaan. Meskipun pengontrol saat ini masih berjalan di komputer eksternal, para penulis telah menunjukkan bahwa kebijakan kontrol serupa, meskipun kurang presisi, mungkin juga layak untuk komputasi yang lebih terbatas yang tersedia pada robot skala serangga. Ini adalah langkah maju yang sangat menarik, menunjuk pada masa depan di mana robot skala serangga akan memiliki agilitas yang mendekati rekan biologis mereka.