Para peneliti menciptakan robot yang mampu membersihkan kamar Anda dan mencuci pakaian Anda
Sekelompok peneliti telah menciptakan robot baru yang dapat membantu membersihkan kamar dan mencuci pakaian.
Para peneliti, yang berbasis di berbagai universitas seperti Princeton dan Kolombia, berbagi robot baru yang cocok untuk pembersihan sehari-hari: The Tidy Bot. Dengan mengikuti perintah khusus yang diberikan, perangkat ini dapat secara efektif mengambil barang dari lantai dan menempatkannya di tempatnya, menurut kertas tim.
Sebelum menggunakan TidyBot, para peneliti beralih ke “dataset benchmark berbasis teks” di mana orang menuliskan perintah tertentu. Mereka kemudian meminta model bahasa besar (LLM), khususnya GPT-3, untuk mengikuti instruksi tersebut.
Beberapa perintah yang dimasukkan orang adalah: “kemeja kuning dimasukkan ke dalam laci, kemeja berwarna gelap dimasukkan ke dalam lemari, dan kaus kaki putih dimasukkan ke dalam laci”. Dari sana, LLM merangkum contoh-contoh spesifik ini, yang menjadi: “pakaian berwarna terang dimasukkan ke dalam laci dan pakaian berwarna gelap dimasukkan ke dalam lemari”.
Ada total 24 skenario di empat ruangan berbeda. Pada setiap skenario, terdapat dua hingga lima lokasi potensial untuk penempatan objek. Untuk membantu peneliti memahami keterampilan menghafal LLM dan kemampuan mengikuti instruksi, objek juga digambarkan sebagai terlihat atau tidak terlihat. Keberhasilan pendekatan ini juga ditentukan oleh berapa banyak objek yang ditempatkan pada tempat yang tepat.
Dalam kumpulan data benchmark, pekerjaan dengan LLM pada akhirnya menghasilkan “aturan umum tentang lokasi objek, untuk pengguna tertentu”.
Strategi ini juga diterapkan saat mencuci pakaian, seperti yang peneliti sampaikan pada tugas LLM seperti “meletakkan pakaian di keranjang cucian”.
Para peneliti juga mencatat bahwa bukti mendasar menemukan bahwa LLM “cocok” untuk persyaratan umum” robot pribadi.
Hasilnya menunjukkan bahwa robot tersebut mencapai “akurasi 91,2 persen pada objek tak kasat mata di semua skenario,” sebagaimana dicatat dalam makalah tersebut.
Para peneliti kemudian menguji pendekatan ini dengan TidyBot dan menemukan bahwa pendekatan ini “berhasil menyimpan 85 persen objek dalam skenario pengujian di dunia nyata”.
Makalah tersebut menetapkan bahwa sebelum TidyBot mulai membersihkan, pengguna harus “menyediakan beberapa contoh postingan untuk objek tertentu”. Tugas tersebut kemudian akan diserahkan ke LLM dan diringkas.
Dari sana, “robot kemudian akan melakukan tugas pembersihan dengan berulang kali mengambil objek, mengidentifikasinya, dan memindahkannya ke lokasi targetnya”.
Di situs resmi TidyBot, ada beberapa video aksi robot saat memilah-milah pakaian di lantai dan memasukkannya ke tempat sampah. Video lain menunjukkan bagaimana mesin memilah sampah sebelum dibuang ke tempat sampah dan tempat sampah daur ulang.
Situs web tersebut juga mencatat bahwa masih ada pekerjaan yang harus dilakukan pada TidyBot agar dapat memenuhi strategi pembersihan setiap orang.
“Tantangan utamanya adalah menentukan tempat yang tepat untuk menempatkan setiap objek, karena preferensi orang bisa sangat bervariasi tergantung selera pribadi atau latar belakang budaya,” kata situs tersebut. “Misalnya, seseorang mungkin lebih suka menyimpan bajunya di laci, sementara orang lain mungkin lebih suka menyimpannya di rak. Kami bertujuan untuk membangun sistem yang dapat mempelajari preferensi tersebut hanya dari beberapa contoh melalui interaksi masa lalu dengan orang tertentu. “
“Kami menunjukkan bahwa robot dapat menggabungkan perencanaan dan persepsi berbasis bahasa dengan kemampuan peringkasan beberapa model bahasa besar (LLM) untuk menyimpulkan preferensi pengguna secara umum yang dapat diterapkan secara luas pada interaksi di masa depan,” tambah situs tersebut.