NVIDIA Mulai Melatih AI Robot Pakai Data Dunia Virtual, Makin Cepat Pintar

Laporan Wartawan NexTren, David Novan Buana

NexTren.com - Selama ini, kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) dilatih dengan menggunakan data yang didapatkan di dunia nyata.

Namun kali ini NVIDIA berpikiran lain, dengan mulai mengembangkan pelatihan AI, atau biasa disebut Deep Learning dan Machine Learning, dengan menggunakan data virtual.

Melalui pelatihan dengan cara baru tersebut, diharapkan robot masa depan akan lebih mudah untuk belajar lebih banyak, karena tidak lagi terbatas dengan data di dunia nyata yang terbatas dan harus disiapkan oleh manusia.

Baca Juga : Robot Akan Digunakan Untuk Membuat Robot Lain Di Pabrik Shanghai Ini

Obyek pelatihan pertama yang menggunakan cara baru tersebut adalah tangan robot yang dilatih untuk mengambil benda.

Bedanya, benda tersebut ada di dalam dunia virtual dan lingkungannya dirancang seperti dalam video game.

Untuk memberikan pelatihan tersebut, NVIDIA mengembangkan software tambahan berupa plugin dengan basis Unreal Engine yang biasa digunakan di dalam game.

Algoritma dari deep learning yang didapatkan melalui cara virtual tersebut jelas lebih banyak dibandingkan dengan data dari dunia nyata.

Karena pada pelatihan virtual, beragam skenario dapat dengan mudah disiapkan, tanpa perlu repot menyiapkan lingkungan di dunia nyata dan mengambil gambarnya.

Kemudian, robot tersebut akan menggunakan kamera RGB standar untuk melihat dan menyesuaikan lingkungan sekitarnya dengan skenario yang telah ditemuinya di dunia virtual.

Metode tersebut dikatakan NVIDIA mampu menyelesaikan masalah yang seringkali ditemui ketika menggunakan deep learning dari data dunia nyata, yaitu ketika AI menemukan kondisi yang jarang terjadi.

Baca Juga : Robot Canggih Ular Tangga, Bisa Naik Turun Tangga dan Masuk Celah Sempit

Melalui pelatihan menggunakan dunia virtual, kondisi yang bisa ditemui AI akan jauh lebih bervariasi.

Artinya, AI yang telah dilatih dengan menggunakan metode virtual ini akan jauh lebih mudah untuk menghadapi masalah yang tidak wajar.

Data sintetik tersebut juga ternyata jauh lebih mudah didapatkan dan juga lebih hemat waktu bila dibandingkan dengan data dari dunia nyata.

Jumlah dan variasi datanya juga jauh lebih banyak, dan bisa dikatakan hampir tidak terbatas.(*)