Berada di era revolusi industri 4.0, di mana teknologi berkembang sangat pesat. Dalam perkembangan ini, robot semakin banyak berperan di kehidupan sehari-hari. Lalu bagaimana cara kerja robot-robot ini sehingga dapat membantu pekerjaan manusia? Salah satu kunci di balik kemampuan robot yaitu Artificial Intelligence (AI).
AI mempengaruhi setiap departemen industri dan manusia secara menyeluruh. Inilah yang menjadi pendorong munculnya teknologi-teknologi terkemuka, seperti robotika, IoT, data besar, dan akan menjadi inovator teknologi di masa depan yang dapat di prediksi.
AI adalah ilmu komputer yang mempelajari cara membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti yang dilakukan oleh manusia, bahkan lebih baik atau detail dalam hal-hal tertentu.
Berkat komputer yang dapat menyimpan cukup banyak data baik terkait aktivitas manusia, dan pergerakan untuk membangun AI yang berpotensi kuat. Karena hal itulah, robot dapat memproses informasi, mengambil keputusan, dan berinteraksi dengan lingkungannya. Terdapat dua bagian utama di dalam AI sendiri, yaitu:
- Basis Pengetahuan (Knowledge Base): kumpulan fakta, informasi, konsep, dan hubungan antara entitas yang tersimpan dalam sistem komputer atau manusia.
- Motor Inferensi (Inference Engine): komponen kunci dalam sistem kecerdasan buatan (AI) yang bertanggung jawab untuk menarik kesimpulan dari basis pengetahuan yang tersedia.
Kelebihan AI yang meliputi kelebihan yang konsisten, seperti kemudahan diduplikasi, konsistensi, ketelitian, fleksibilitas dalam kolaborasi. Namun, tak luput juga dari sebuah kekurangan, seperti keterbatasan dalam melakukan tugas tertentu dan berpotensi mengurangi akan kinerja sumber daya manusia.
Robotika sendiri adalah bidang ilmu yang menggabungkan sains, teknik, dan teknologi untuk menciptakan mesin yang disebut robot. Ruang lingkup robotika pun semakin meluas, dan kini telah mencapai berbagai bidang kehidupan manusia, mulai dari otomotif hingga kesehatan.
Robotika dan sains data memiliki peran yang saling melengkapi dan dapat bekerja bersama untuk mengoptimalkan suatu sistem. Berikut terdapat beberapa point bagaimana keduanya berkolaborasi:
a. Pengumpulan Data oleh Robot:
- Robot dapat mengumpulkan data dari lingkungan sekitarnya menggunakan sensor seperti kamera, lidar, dan sensor suhu.
- Data yang terambil dapat data informasi berupa objek, pergerakan, dan kondisi lingkungan.
b. Pemrosesan Data:
- Data yang dikumpulkan oleh robot kemudian diproses menggunakan teknik sains data.
- Algoritma dan model statistik digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dalam data.
c. Analisis Data:
- Sains data dapat membantu untuk menggali wawasan dari data robot.
- Contohnya, kita dapat menganalisis data sensor untuk memahami perilaku objek di sekitar robot atau memprediksi kegagalan dari peralatan.
d. Pengambilan Data:
- Berdasarkan hasil analisis, robot dapat mengambil keputusan secara otomatis.
- Misalnya, robot pembersih lantai dapat menentukan rute terbaik yang akan diambil berdasarkan data sensor dan kondisi sekitarnya.
e. Machine Learning (ML):
- ML adalah bagian penting dari sains data yang memungkinkan robot belajar dari data.
- Robot dapat mengenali pola, mengklasifikasikan objek, dan bahkan mengambil tindakan berdasarkan pengalaman sebelumnya.
Jadi, sinergi antara robotika dan sains data adalah langkah maju untuk menghadapi tantangan masa depan. Dengan memadukan kecerdasan buatan dan analisis data, kita dapat menciptakan solusi yang lebih baik dan efisien untuk keberlanjutan teknologi dan kehidupan manusia.
Penulis: Gizha Pradipta
Mahasiswa Teknologi Sains Data, Universitas Airlangga
Editor: Salwa Alifah Yusrina
Bahasa: Rahmat Al Kafi
Ikuti berita terbaru Media Mahasiswa Indonesia di Google News
