Restartid.com – Figure AI kembali membuat gebrakan di industri robotika dengan mengembangkan Helix, model pembelajaran mesin terbaru yang memungkinkan robot humanoid memahami perintah suara berbasis Vision-Language-Action (VLA). Teknologi ini memungkinkan robot untuk mengenali, memahami, dan menjalankan perintah dengan memanfaatkan penglihatan dan bahasa alami.
Helix: Robot dengan Kemampuan Memproses Perintah Suara dan Visual
Vision-Language-Action (VLA) menjadi tren baru dalam pengembangan robot humanoid, karena memungkinkan robot memproses informasi visual dan perintah bahasa secara bersamaan. Helix menggunakan konsep ini untuk memahami dan mengeksekusi tugas dalam berbagai kondisi lingkungan.
Menurut Figure AI, Helix memiliki kemampuan untuk mengenali ribuan objek di rumah dengan berbagai ukuran, bentuk, warna, dan material—termasuk yang belum pernah ia temui sebelumnya. Robot ini mampu menjalankan tugas hanya dengan instruksi dalam bahasa alami, tanpa perlu pelatihan khusus untuk setiap objek baru.
“Helix bisa menghubungkan perintah suara dengan visual secara real-time, memungkinkan robot memahami dan beradaptasi dengan lingkungan rumah tangga yang selalu berubah,” jelas Figure AI dalam pernyataan resminya.
Teknologi berbasis VLA ini sebelumnya telah digunakan oleh Robotic Transformer 2 (RT-2) dari Google DeepMind, yang melatih robot melalui kombinasi video dan model bahasa besar (LLM). Helix mengadopsi konsep serupa, tetapi dengan fokus utama pada robot humanoid yang bisa melakukan tugas rumah tangga secara mandiri.
Cara Kerja Helix: Dari Perintah ke Tindakan
Helix bekerja dengan cara menerima instruksi suara, kemudian menganalisis lingkungan di sekitarnya menggunakan sensor visual, sebelum akhirnya mengeksekusi perintah tersebut.
🔹 Langkah-langkah yang dilakukan Helix dalam memahami dan menjalankan perintah:
1️⃣ Mengenali Lingkungan: Robot akan memindai dan mengidentifikasi objek serta tata letak ruangan.
2️⃣ Memahami Perintah: Helix akan memproses perintah suara dan menghubungkannya dengan informasi visual.
3️⃣ Menjalankan Tugas: Robot melakukan tugas sesuai instruksi yang diberikan pengguna.
Sebagai contoh, jika pengguna meminta Helix untuk memberikan bungkusan cookies, robot akan mengenali cookies tersebut, menentukan tangan mana yang akan mengambilnya, dan menyesuaikan gerakannya sebelum menyerahkannya ke tangan lain atau ke pengguna.
Yang lebih menarik, Helix dirancang untuk mengontrol lebih dari satu robot humanoid sekaligus. Teknologi ini diperlihatkan dalam demonstrasi menggunakan robot Figure 02, yang mampu berinteraksi secara dinamis dalam lingkungan rumah tangga.
Tantangan Helix dalam Menghadapi Tugas Domestik
Meskipun konsep Helix terdengar revolusioner, menjalankan tugas rumah tangga bukan perkara mudah bagi robot humanoid. Setiap rumah memiliki lingkungan yang unik, sehingga robot harus bisa beradaptasi dengan berbagai tata letak, perabotan, serta pencahayaan yang berbeda-beda.
🏠 Beberapa tantangan utama yang dihadapi Helix:
🔸 Lingkungan rumah yang tidak terstruktur: Tidak seperti pabrik yang memiliki tata letak tetap, perabotan rumah bisa berpindah tempat.
🔸 Beragamnya peralatan rumah tangga: Setiap rumah memiliki alat masak, furnitur, dan perangkat elektronik yang berbeda, sehingga robot harus bisa mengenali objek baru secara mandiri.
🔸 Biaya produksi yang masih tinggi: Saat ini, biaya pengembangan robot humanoid masih tergolong mahal, membuat adopsi teknologi ini di rumah tangga belum menjadi prioritas utama.
Menurut TechCrunch, Figure AI tengah berupaya mengatasi tantangan ini dengan mengembangkan model kecerdasan buatan yang lebih fleksibel.
“Agar robot benar-benar berguna di rumah, mereka harus bisa menciptakan perilaku baru secara cerdas dan sesuai permintaan, terutama untuk objek yang belum pernah mereka temui sebelumnya,” kata perwakilan Figure AI.
Pendekatan pemrograman manual dianggap tidak efektif, karena setiap rumah memiliki terlalu banyak variabel yang tidak bisa diprediksi. Oleh karena itu, robot harus mampu belajar secara mandiri dan beradaptasi dengan cepat.
Solusi: Pelatihan Skala Besar dan AI Adaptif
Untuk memastikan keandalan robot, pelatihan dalam skala besar menjadi kunci utama. Saat ini, robot industri umumnya menghabiskan ratusan jam latihan agar bisa menjalankan satu tugas dengan benar.
✔ Metode pelatihan Helix:
🔹 Latihan berbasis demonstrasi: Robot belajar dari manusia dengan mengamati gerakan dan tindakan dalam berbagai skenario.
🔹 Pelatihan dengan model AI canggih: Robot diprogram untuk memahami objek baru dan menyesuaikan responsnya secara otomatis.
🔹 Penggunaan data visual yang luas: Dengan melihat berbagai objek dan lingkungan, robot bisa meningkatkan akurasi dalam mengenali dan memahami perintah.
Namun, seperti kebanyakan proyek robot humanoid lainnya, Helix masih berada dalam tahap awal pengembangan. Figure AI terus merekrut lebih banyak insinyur dan pakar AI untuk mempercepat pengembangan teknologi ini.
Figure AI Putus Kerja Sama dengan OpenAI
Peluncuran Helix ini juga datang hanya beberapa hari setelah Figure AI mengakhiri kerja samanya dengan OpenAI. Detail mengenai pemutusan kerja sama ini belum diumumkan secara resmi, tetapi hal ini memunculkan spekulasi bahwa Figure AI mungkin sedang mengembangkan model kecerdasan buatannya sendiri tanpa bergantung pada teknologi OpenAI.
Keputusan ini juga bisa menjadi langkah strategis bagi Figure AI dalam mengukuhkan posisinya sebagai pemain utama dalam industri robot humanoid berbasis AI.
