Impian memiliki pembantu robot yang mengendalikan tugas harian rumah tangga lama menjadi bahan utama fiksyen sains. Walaupun pembersih vakum robotik telah menjadi lumrah, tugas yang lebih kompleks seperti membersihkan pinggan mangkuk atau menyediakan minuman kekal menjadi domain manusia disebabkan cabaran teknikal yang besar untuk menyesuaikan diri dengan persekitaran rumah yang tidak dapat diramal. Sunday Robotics, sebuah syarikat pemula yang ditubuhkan oleh veteran dari Tesla dan Google DeepMind, kini mencabar status quo ini dengan Memo, sebuah robot rumah yang menggunakan kaedah latihan novel untuk mencapai tahap ketangkasan praktikal yang baharu.
Pendekatan Baharu untuk Ketangkasan Robotik
Inovasi utama Sunday Robotics terletak bukan hanya pada perkakasan Memo tetapi pada cara ia belajar. Daripada bergantung semata-mata pada teleoperasi tradisional atau percubaan-dan-ralat rawak, syarikat itu menggunakan sarung tangan khusus yang dilengkapi sensor dengan kos kira-kira 400 dolar AS sepasang. Pekerja jarak jauh memakai sarung tangan ini untuk melakukan tugas rumah tangga, dan sistem ini menangkap data rumit pergerakan tangan manusia—termasuk kekuatan cengkaman, penempatan jari, dan trajektori pergerakan. Set data yang kaya ini kemudiannya digunakan untuk melatih model AI yang mengawal tangan Memo yang menyerupai penyepit, menghasilkan manipulasi yang lebih semula jadi dan boleh disesuaikan. Kaedah ini memberikan isyarat latihan yang lebih langsung dan tepat, membolehkan robot melakukan tugas bernuansa seperti memegang dua gelas saiz berbeza dalam satu tangan.
Spesifikasi Utama Memo
- Mobiliti: Platform beroda dengan tiang tengah yang boleh dilaraskan ketinggiannya.
- Manipulasi: Dua lengan artikulat dengan pencapit seperti penyepit.
- Kaedah Latihan: Menggunakan sarung tangan bersensor USD 400 yang dipakai oleh pengendali manusia untuk merakam data manipulasi yang cekap.
- Tugas Utama yang Ditunjukkan: Membuat espresso, membersihkan meja, mengisi mesin basuh pinggan.
- Pencapaian Seterusnya: Program ujian beta dirancang untuk tahun 2026.
Dari Mesin Espresso ke Mesin Basuh Pinggan
Dalam demonstrasi di Mountain View, California, Memo mempamerkan kebolehannya dengan melakukan tugas yang mudah bagi manusia tetapi terkenal sukar untuk mesin. Robot itu berjaya mengemudi dapur, menyediakan espresso dengan mengendalikan mesin—mengisi portafilter, menekam biji kopi, dan memulakan pembruan—kemudian menghantar minuman siap. Dalam ujian lain, ia mengosongkan gelas dari meja dan memuatkannya ke dalam mesin basuh pinggan. Tindakan ini memerlukan pengenalpastian objek maju, cengkaman yang boleh dipercayai, dan pemahaman tentang cara menggunakan pelbagai barangan rumah, semua dilakukan dalam persekitaran sebenar yang berpotensi kucar-kacir dan bukannya tetapan makmal terkawal.
Cabaran "Internet Robotik"
Halangan besar dalam robotik ialah kekurangan set data besar yang dikongsi setara dengan internet yang melatih model AI seperti ChatGPT. Tony Zhao, CEO Sunday Robotics, merujuk sumber yang hilang ini sebagai "internet untuk robotik." Walaupun syarikat pemula lain seperti Physical Intelligence, Skild, dan Generalist juga bekerja pada model robot adaptif, pendekatan Sunday yang disepadukan menegak—membina kedua-dua perkakasan dan model AI—bertujuan untuk mencipta sistem yang lebih padu dan berkebolehan. Syarikat itu percaya strategi 'full-stack' ini penting untuk robot berfungsi dengan boleh dipercayai merentasi variasi tak terhingga rumah sebenar.
Jalan Menuju Rumah Sebenar
Sunday Robotics merancang untuk melancarkan program ujian beta dengan Memo pada tahun 2026. Fasa perintis ini akan menjadi ujian sebenar keupayaan robot, kerana ia perlu mengemudi kekacauan rumah tangga sebenar yang dipenuhi kanak-kanak, haiwan peliharaan, dan barang-barang berselerak. Syarikat itu membayangkan bahawa pengguna awal, mirip dengan peminat yang menerima komputer peribadi pertama, akan menjadi kunci untuk memperhalusi teknologi ini. Melihat lebih jauh ke hadapan, Zhao mencadangkan bahawa pengguna mungkin akhirnya dapat mengajar robot mereka sendiri tugas baharu, menambah lapisan personalisasi kepada proses pembelajaran robotik. Buat masa ini, era robot rumah yang benar-benar berkebolehan semakin hampir kepada realiti, satu cawan kopi yang dibuat dengan teliti pada satu masa.