Oleh: Kerry Wan/ZDNET
Ikuti ZDNET: Tambahkan kami sebagai sumber pilihan di Google.
—
Intisari ZDNET:
- Physical AI adalah frontier tren terbaru dalam teknologi.
- Ia memanfaatkan data dunia nyata untuk menciptakan robot yang lebih otonom.
- Tahap awalnya bisa jadi sudah ada di wajah Anda saat ini.
—
Rilis ChatGPT lebih dari tiga tahun lalu memicu demam AI. Meski model AI terus menjadi semakin canggih, untuk benar-benar membantu manusia dalam keseharian, mereka perlu memiliki akses ke tugas-tugas sehari-hari. Itu hanya mungkin dengan mengizinkan mereka hidup di luar chatbot pada layar laptop dan lebih hadir di lingkungan fisik Anda.
Munculah buzzword terbaru industri: physical AI. Istilah ini sangat mencolok dalam Consumer Electronics Show (CES) pekan lalu, dengan hampir setiap perusahaan memamerkan model atau perangkat keras baru yang dapat berkontribusi memajukan bidang ini, termasuk Nvidia. Dalam keynote perusahaan, CEO Jensen Huang bahkan menyamakan signifikansi physical AI dengan rilis ChatGPT.
"Momen ChatGPT untuk physical AI telah tiba — ketika mesin mulai memahami, bernalar, dan bertindak di dunia nyata," ujarnya.
Apa itu Physical AI?
Physical AI secara umum dapat didefinisikan sebagai AI yang diimplementasikan dalam perangkat keras yang dapat mempersepsi dunia di sekitarnya lalu bernalar untuk melakukan atau mengatur tindakan. Contoh populer termasuk kendaraan otonom dan robot — tetapi robot yang memanfaatkan AI untuk melakukan tugas telah ada selama beberapa dekade. Jadi, apa bedanya?
Baca juga: Bisakah Google Menyelamatkan AI Apple? Gemini akan menggerakkan Siri baru yang dipersonalisasi
Menurut Anshuman Saxena, Wakil Presiden dan GM Automated Driving and Robotics di Qualcomm, perbedaannya terletak pada kemampuan robot untuk bernalar, mengambil tindakan, dan berinteraksi dengan dunia sekitarnya.
"Seluruh gagasan tentang rantai pemikiran, penalaran, sebuah otak, yang akan bekerja dalam suatu konteks dan mengambil tindakan seperti yang dilakukan manusia — itulah definisi sesungguhnya dari physical AI," kata Saxena.
Misalnya, robot humanoid akan dapat melangkah lebih jauh dari sekadar melakukan tugas seperti memindahkan material atau paket sesuai perintah, dan justru akan mampu mempersepsi lingkungannya untuk melakukan tugas tersebut secara intuitif.
Baca juga: Rubin dari Nvidia dapat mengubah komputasi AI seperti yang kita kenal
Namun, contohnya tidak harus serumit itu; faktanya, menurut Ziad Asghar, SVP & General Manager of XR, Wearables, and Personal AI di Qualcomm, Anda mungkin sudah memiliki contoh utama physical AI.
"Kacamata pintar adalah representasi terbaik dari physical AI saat ini," kata Asghar. "Itu adalah perangkat yang pada dasarnya hadir dan mampu melihat apa yang Anda lihat; mereka mampu mendengar apa yang Anda dengar, jadi mereka berada di dunia fisik Anda."
Hubungan Simbiosis Data
Saxena menambahkan bahwa sementara robot humanoid akan berguna dalam situasi di mana manusia tidak ingin melakukan suatu tugas, baik karena terlalu membosankan atau terlalu berisiko, mereka tidak akan menggantikan manusia. Di sinilah perangkat wearable AI, seperti kacamata pintar, memainkan peran penting, karena mereka dapat memperkuat kemampuan manusia.
Baca juga: CES 2026: 7 kacamata pintar ini menarik perhatian kami — dan Anda bisa beli yang ini sekarang
Namun lebih dari itu, wearable AI mungkin sebenarnya dapat memberi umpan balik ke perangkat physical AI lain, seperti robot, dengan menyediakan dataset berkualitas tinggi berdasarkan perspektif dan contoh kehidupan nyata.
"Mengapa LLM begitu hebat? Karena ada banyak data di internet, untuk banyak informasi kontekstual dan sebagainya, tetapi data fisik tidak ada," ujar Saxena.
Masalah yang dia gambarkan adalah hal yang sering menghambat pengembangan physical AI. Karena terlalu berisiko untuk melatih robot di dunia nyata, seperti menguji mobil otonom di jalan, perusahaan harus membuat simulasi data sintetis untuk melatih dan menguji model-model ini. Banyak perusahaan berusaha mengatasi masalah ini di CES.
Baca juga: Saya seorang ahli AI, dan pin pencatat ini adalah perangkat keras paling meyakinkan yang saya coba di CES
Nvidia merilis model-model baru yang memahami dunia nyata di sekitar Anda dan dapat digunakan untuk membuat data sintetis serta simulasi yang meniru skenario kehidupan realistis. Qualcomm menawarkan tumpukan physical AI komprehensif yang menggabungkan prosesor Qualcomm Dragonwing IQ10 Series baru, yang dirilis di CES, dengan alat-alat yang diperlukan untuk pengumpulan dan pelatihan data AI.
Membuat dataset untuk pelatihan ini seringkali merupakan proses yang memakan waktu dan mahal. Namun, robot dapat menggunakan data dari wearable yang sudah digunakan orang setiap hari, yang pada dasarnya merupakan data physical AI yang sesuai dengan pengalaman manusia.
"Bayangkan sensor-sensor ini, kacamata itu, begitu banyak hal yang ada, yang jika saya mengenakan kacamata, dan saya mengambil tindakan berdasarkan, ‘Oh, saya melihat sesuatu di sini,’ begitu banyak informasi langsung dihasilkan, yang juga dapat membantu robot, menciptakan kumpulan informasi baru saat ini," kata Saxena.
Baca juga: Saya coba ‘tindakan terjadwal’ Gemini untuk mengotomatisasi AI saya — potensinya sangat besar (tapi Google masih punya pekerjaan rumah)
Mengingat kekhawatiran privasi yang mungkin timbul dari penggunaan data keseharian Anda untuk melatih robot, Saxena menekankan bahwa data dari wearable Anda harus selalu dijaga pada tingkat privasi tertinggi. Akibatnya, data — yang seharusnya sudah dianonimkan oleh perusahaan wearable — bisa sangat membantu dalam melatih robot. Robot itu kemudian dapat menciptakan lebih banyak data, menghasilkan ekosistem yang sehat.
"Pembagian konteks ini, pembagian AI antara robot itu dan perangkat AI wearable yang Anda miliki di sekitar Anda adalah, menurut saya, manfaat yang akan dapat Anda peroleh," tambah Asghar.