AgiBot, sebuah startup China, sedang mempelopori sistem yang menggabungkan teleoperasi dengan pembelajaran penguatan, yang saat ini sedang diuji di jalur produksi Longcheer Technology, yang memproduksi smartphone dan perangkat elektronik lainnya. Pendekatan inovatif ini menandakan pergeseran dalam bagaimana AI canggih dapat meningkatkan kemampuan robot industri, yang berpotensi membentuk kembali proses manufaktur di China dan sekitarnya.
Integrasi AI dalam manufaktur diharapkan dapat meningkatkan produktivitas sambil mungkin mengurangi kebutuhan akan tenaga kerja manusia berupah rendah. Meskipun ini dapat menyebabkan kehilangan pekerjaan, hal ini juga dapat menciptakan peluang kerja baru di sektor-sektor yang berbeda. Secara tradisional, robot telah digunakan untuk tugas-tugas yang lebih sederhana seperti mengangkat dan memindahkan material, tetapi perakitan produk yang rumit seperti iPhone memerlukan lebih banyak ketangkasan dan adaptabilitas, yang sulit dicapai oleh robot.
Menurut perwakilan AgiBot, Yuheng Feng, robot di Longcheer mampu menangani tugas-tugas seperti mentransfer komponen dari mesin pengujian ke jalur produksi. Tugas-tugas ini tidak memerlukan manipulasi yang halus, sehingga cocok untuk penanganan robot. Namun, tantangan tetap ada dalam mengajarkan robot untuk melakukan tugas yang lebih kompleks yang memerlukan improvisasi, yang biasanya membutuhkan data pelatihan yang luas dan tidak dapat sepenuhnya disimulasikan.
AgiBot mempercepat kurva pembelajaran dengan memungkinkan pekerja manusia membimbing robot melalui tugas-tugas, membangun pemahaman dasar yang dapat dikembangkan secara mandiri oleh robot. Jianlan Luo, ilmuwan kepala AgiBot dan mantan peneliti di UC Berkeley, sebelumnya telah bekerja pada proyek yang menunjukkan robot belajar keterampilan melalui pembelajaran penguatan dengan bantuan manusia.
Perangkat lunak pembelajaran perusahaan, yang dikenal sebagai Pembelajaran Penguatan Dunia Nyata, dilaporkan melatih robot untuk tugas baru hanya dalam sepuluh menit. Adaptabilitas cepat ini sangat penting karena jalur produksi sering berubah. Pusat pembelajaran robotik AgiBot mempekerjakan individu untuk mengoperasikan robot secara teleoperasi, menghasilkan data pelatihan yang berharga. Seiring meningkatnya permintaan akan data pelatihan semacam itu, beberapa perusahaan AS mengalihdayakan tugas serupa kepada pekerja di negara-negara seperti India. Para ahli seperti Jeff Schneider dari Carnegie Mellon University menegaskan bahwa AgiBot menggunakan teknik canggih yang dapat mengarah pada otomatisasi yang dapat diandalkan dalam tugas manufaktur, menyoroti tren yang berkembang di antara perusahaan robotika yang mengeksplorasi aplikasi pembelajaran penguatan.
Dengan minat yang berkembang dalam AI dan robotika di China, AgiBot muncul sebagai pemain kunci. Perusahaan ini juga sedang mengerjakan model AI untuk berbagai aplikasi robotik, termasuk robot humanoid dan lengan robot stasioner. Infrastruktur manufaktur China yang luas memberikan keuntungan signifikan, termasuk kemampuan prototyping yang cepat dan tenaga kerja besar untuk melatih model robotik. Federasi Internasional Robotika melaporkan bahwa China memiliki lebih banyak robot industri daripada negara lain yang digabungkan, dan rencana lima tahun pemerintah baru-baru ini menekankan pertumbuhan teknologi dalam AI dan robotika, yang kemungkinan akan mendorong investasi lebih lanjut dalam robotika canggih. Seiring persaingan semakin ketat, beberapa pengusaha AS mengungkapkan kekhawatiran tentang kemajuan cepat perusahaan robotika China.