“Yah, itu frasa yang bagus untuk sedikit menyetel resistensi,” tambahnya.
Baca Juga: Apakah Lego Dapat Membantu Menyelamatkan Terumbu Karang di Singapura?
Baca Juga: Mengenang Bencana Beruntun Di Balik Penemuan Batu Bata LEGO
Baca Juga: Mengapa Otak Einstein Dicuri dan Dipotong-potong Menjadi 240 Bagian?
Ini berarti bahwa ketika robot diberi ketukan ringan oleh manusia atau menabrak dinding, sensor membawa sinyal sentuhan itu ke sirkuit organik. Sebagai tanggapan—seperti neuron yang menyambung kembali setelah menerima stimulus korektif—properti listrik dari polimer yang disebut resistansi berkurang. Hal ini memungkinkan lebih banyak tegangan untuk melewati polimer, yang memberi energi pada ion-ion dalam material untuk pindah ke ujung sirkuit yang lain.
Berdasarkan pergerakan dan akumulasi ion, otak robot sekarang dapat membuat keputusan yang berbeda: di persimpangan yang semula membuatnya tersandung, alih-alih berbelok ke kanan secara default, sekarang akan berbelok ke kiri. Dengan cara ini, robot belajar. Dengan setiap gerakan yang salah, robot itu menabrak dinding atau disentuh dengan lembut oleh para peneliti. Kemudian dipindahkan kembali ke awal labirin. Robot itu terus belajar ke arah mana harus berbelok di setiap persimpangan baru hingga, pada akhir uji coba ke-16, akhirnya berhasil mencapai pintu keluar.
“Perangkat itu belajar dengan cara yang sama seperti kita mengajar anak-anak, memberikan penghargaan jika mereka benar atau tidak memberi penghargaan jika mereka salah,” kata Arindam Basu, seorang profesor teknik elektro di City University of Hong Kong, yang tidak terlibat dalam penelitian ini. Dalam hal ini, robot hanya melakukan keputusan biner, berbelok ke kiri atau ke kanan. “Jadi akan menarik untuk memperluas tugas untuk memilih di antara banyak keputusan,” kata Basu.
Eksperimen ini “sangat keren,” kata Jeffrey Krichmar, seorang ilmuwan komputer di University of California, Irvine, yang juga tidak terlibat dalam penelitian tersebut. Robot diizinkan untuk membuat kesalahan dan mengubahnya nanti, kata Krichmar. Para peneliti tidak memprogram langkah-langkahnya di masa depan, katanya, “tetapi mereka membiarkan seluruh pelatihan menjadi bagian dari sirkuitnya.”
Meskipun percobaan menunjukkan kekuatan pembelajaran chip kontrol organik, kemampuan mesin untuk merasakan sekelilingnya dan bergerak masih mengandalkan komponen anorganik dari robot mainan. “Langkah selanjutnya dapat menggantikannya dengan bahan organik,” kata Robert Nawrocki, asisten profesor di Fakultas Teknologi Teknik Universitas Purdue, peneliti lain yang tidak terlibat dalam penelitian ini.
Perangkat yang semuanya organik akan menguntungkan karena bisa biokompatibel—berpotensi memungkinkannya untuk ditanamkan ke dalam tubuh manusia, misalnya. Jika perangkat neuromorfik organik mencapai titik itu, saran Nawrocki, mereka dapat membantu dalam mengobati penyakit dan cedera tertentu pada sistem saraf. Di otak, tambahnya, implan neuromorfik dapat memungkinkan manusia untuk mengontrol eksoskeleton bertenaga juga.
Chip neuromorfik organik juga memiliki keuntungan membutuhkan daya yang lebih sedikit daripada chip standar. Untuk beralih, transistor organik hanya membutuhkan setengah volt listrik—sekitar 20 kali lebih kecil daripada transistor silikon dengan dimensi yang sama, menurut penulis studi ini. Karena daya sebanding dengan tegangan, ini berarti seluruh sistem memiliki kebutuhan daya yang lebih rendah. Chip neuromorfik juga relatif murah untuk diproduksi dan relatif lebih sederhana daripada sistem silikon, kata van de Burgt.
Sistem berdaya rendah seperti itu dapat memiliki banyak aplikasi. Misalnya, ini mungkin membantu robot bekerja berjam-jam di tempat-tempat terpencil di Bumi—atau bahkan di planet lain—tanpa perlu terus-menerus mengisi daya, kata Krichmar. Lima puluh atau 100 tahun ke depan, kata Nawrocki, “kita mungkin memiliki robot otonom berdaya sangat rendah, seperti serangga buatan, yang bahkan dapat menyerbuki tanaman.”
Source | : | Scientific American |
Penulis | : | Agnes Angelros Nevio |
Editor | : | Mahandis Yoanata Thamrin |
KOMENTAR