ROBOTIKA

Robot buatan Indonesia………Kapan yah???? – 14th December 2005

 


Kalau Pertanyaan diatas, gk tau d kapan bisa tercapainya…tapi yg pasti Jepang udah mempunyai Humanoid robot generasi kedua… Honda Motor Co., Selasa (13/12), memperkenalkan generasi kedua humanoid robot ASIMO dengan tambahan kemampuan yang membuatnya untuk pertamakali bisa bermanfaat dalam tugas sehari-hari di kehidupan nyata.

ASIMO generasi pertama lebih sering menghibur diatas panggung waktu berkunjung ke Indonesia bebarapa tahun lalu. ASIMO bisa berjalan bersama manusia, juga bisa mendorong kereta belanja, bertindak sebagai resepsionis, guide dan melakukan sejumlah tugas lainnya. Dengan menggunakan IC (integrated circuit) tags, ASIMO bahkan bisa mengenali orang…

Langkah pengembangan selanjutnya adalah membangun kecerdasan buatan sehingga ASIMO bisa membuat keputusan berdasarkan kondisi tertentu.
Kalau udah bisa membuat keputusan sendiri kayaknya agak2x ngeri yah…nanti bisa jadi dunia kayak yg di film2x holywood. robotnya berontak…



—————————————-

Serial Buku Robotik: Kecerdasan Buatan
Disain, Kontrol & AIPenulis: Pitowarno, E. p-p.

4.2 KECERDASAN BUATAN DALAM ROBOTIK

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) dalam robotik adalah suatu algorithma (yang dipandang) cerdas yang diprogramkan ke dalam kontroler robot. Pengertian cerdas di sini sangat relatif, karena tergantung dari sisi mana sesorang memandang.

Para filsuf diketahui telah mulai ribuan tahun yang lalu mencoba untuk memahami dua pertanyaan mendasar: bagaimanakah pikiran manusia itu bekerja, dan, dapatkah yang bukan-manusia itu berpikir? (Negnevitsky, 2004). Hingga sekarang, tak satupun mampu menjawab dengan tepat dua pertanyaan ini. Pernyataan cerdas yang pada dasarnya digunakan untuk mengukur kemampuan berpikir manusia selalu menjadi perbincangan menarik karena yang melakukan penilaian cerdas atau tidak adalah juga manusia. Sementara itu, manusia tetap bercita-cita untuk menularkan �kecerdasan manusia� kepada mesin.

Dalam literatur, orang pertama yang dianggap sebagai pionir dalam mengembangkan mesin cerdas (intelligence machine) adalah Alan Turing, sorang matematikawan asal Inggris yang memulai karir saintifiknya di awal tahun 1930-an. Di tahun 1937 ia menulis paper tentang konsep mesin universal (universal machine). Kemudian, selama perang dunia ke-2 ia dikenal sebagai pemain kunci dalam penciptaan Enigma, sebuah mesin encoding milik militer Jerman. Setelah perang, Turing membuat �automatic computing engine�. Ia dikenal juga sebagai pencipta pertama program komputer untuk bermain catur, yang kemudian program ini dikembangkan dan dimainkan di komputer milik Manchester University. Karya-karyanya ini, yang kemudian dikenal sebagai Turing Machine, dewasa ini masih dapat ditemukan aplikasi-aplikasinya. Beberapa tulisannya yang berkaitan dengan prediksi perkembangan komputer di masa datang akhirnya juga ada yang terbukti. Misalnya tentang ramalannya bahwa di tahun 2000-an komputer akan mampu melakukan percakapan dengan manusia. Meski tidak ditemukan dalam paper-papernya tentang istilah �resmi�: artificial intelligence, namun para peneliti di bidang ini sepakat untuk menobatkan Turing sebagai orang pertama yang mengembangkan kecerdasan buatan.

Secara saintifik, istilah kecerdasan buatan � untuk selanjutnya disebut sebagai AI (artificial intelligence) � pertama kali diperkenalkan oleh Warren McCulloch, seorang filsuf dan ahli perobatan dari Columbia University, dan Walter Pitts, seorang matematikawan muda pada tahun 1943, (Negnevitsky, 2004). Mereka mengajukan suatu teori tentang jaringan saraf tiruan (artificial neural network, ANN) � untuk selanjutnya disebut sebagai ANN � bahwa setiap neuron dapat dipostulasikan dalam dua keadaan biner, yaitu ON dan OFF. Mereka mencoba menstimulasi model neuron ini secara teori dan eksperimen di laboratorium. Dari percobaan, telah didemonstrasikan bahwa model jaringan saraf yang mereka ajukan mempunyai kemiripan dengan mesin Turing, dan setiap fungsi perhitungan dapat dapat diselesaikan melalui jaringan neuron yang mereka modelkan.

Kendati mereka meraih sukses dalam pembuktian aplikasinya, pada akhirnya melalui eksperimen lanjut diketahui bahwa model ON-OFF pada ANN yang mereka ajukan adalah kurang tepat. Kenyataannya, neuron memiliki karakteristik yang sangat nonlinear yang tidak hanya memiliki keadaan ON-OFF saja dalam aktifitasnya. Walau demikian, McCulloch akhirnya dikenal sebagai orang kedua setelah Turing yang gigih mendalami bidang kecerdasan buatan dan rekayasa mesin cerdas. Perkembangan ANN sempat mengalami masa redup pada tahun 1970-an. Baru kemudian pada pertengahan 1980-an ide ini kembali banyak dikaji oleh para peneliti.

Sementara itu, metoda lain dalam AI yang sama terkenalnya dengan ANN adalah Fuzzy Logic (FL) � untuk selanjutnya ditulis sebagai FL. Kalau ANN didisain berdasarkan kajian cara otak biologis manusia bekerja (dari dalam), maka FL justru merupakan representasi dari cara berfikir manusia yang nampak dari sisi luar. Jika ANN dibuat berdasarkan model biologis teoritis, maka FL dibuat berdasarkan model pragmatis praktis. FL adalah representasi logika berpikir manusia yang tertuang dalam bentuk kata-kata.

Kajian saintifik pertama tentang logika berfikir manusia ini dipublikasikan oleh Lukazewicz, seorang filsuf, sekitar tahun 1930-an. Ia mengajukan beberapa representasi matematik tentang �kekaburan� (fuzziness) logika ketika manusia mengungkapkan atau menyatakan penilaian terhadap tinggi, tua dan panas (tall, old, & hot). Jika logika klasik hanya menyatakan 1 atau 0, ya atau tidak, maka ia mencoba mengembangkan pernyataan ini dengan menambahkan faktor kepercayaan (truth value) di antara 0 dan 1.

Di tahun 1965, Lotfi Zadeh, seorang profesor di University of California, Berkeley US, mempublikasikan papernya yang terkenal, �Fuzzy Sets�. Penelitian-penelitian tentang FL dan fuzzy system dalam AI yang berkembang dewasa ini hampir selalu menyebutkan paper Zadeh itulah sebagai basis pijakannya. Ia mampu menjabarkan FL dengan pernyataan matematik dan visual yang relatif mudah untuk dipahami. Karena basis kajian FL ini kental berkaitan dengan sistem kontrol (Zadeh adalah profesor di bidang teknik elektro) maka pernyataan matematiknya banyak dikembangkan dalam konteks pemrograman komputer.

Metoda AI lain yang juga berkembang adalah algorithma genetik (genetic algorithm, GA) � untuk selanjutnya disebut sebagai GA. Dalam pemrograman komputer, aplikasi GA ini dikenal sebagai pemrograman berbasis teori evolusi (evolutionary computation, EC) � untuk selanjutnya disebut sebagai EC. Konsep EC ini dipublikasikan pertama kali oleh Holland (1975). Ia mengajukan konsep pemrograman berbasis GA yang diilhami oleh teori Darwin. Intinya, alam (nature), seperti manusia, memiliki kemampuan adaptasi dan pembelajaran alami �tanpa perlu dinyatakan: apa yang harus dilakukan�. Dengan kata lain, alam memilih �kromosom yang baik� secara �buta�/alami. Seperti pada ANN, kajian GA juga pernah mengalami masa vakum sebelum akhirnya banyak peneliti memfokuskan kembali perhatiannya pada teori EC.

GA pada dasarnya terdiri dari dua macam mekanisme, yaitu encoding dan evaluation. Davis (1991) mempublikasikan papernya yang berisi tentang beberapa metoda encoding. Dari berbagai literatur diketahui bahwa tidak ada metoda encoding yang mampu menyelesaikan semua permasalahan dengan sama baiknya. Namun demikian, banyak peneliti yang menggunakan metoda bit string dalam kajian-kajian EC dewasa ini.

Aplikasi AI dalam kontrol robotik dapat diilustrasikan sebagai berikut,

<!–[if gte vml 1]> <![endif]–><!–[if !vml]–><!–[endif]–><!–[if gte mso 9]> <![endif]–>

Gambar 4.1: Kontrol robot loop tertutup berbasis AI

Penggunaan AI dalam kontroler dilakukan untuk mendapatkan sifat dinamik kontroler �secara cerdas�. Seperti telah dijelaskan di muka, secara klasik, kontrol P, I, D atau kombinasi, tidak dapat melakukan adaptasi terhadap perubahan dinamik sistem selama operasi karena parameter P, I dan D itu secara teoritis hanya mampu memberikan efek kontrol terbaik pada kondisi sistem yang sama ketika parameter tersebut di-tune. Di sinilah kemudian dikatakan bahwa kontrol klasik ini �belum cerdas� karena belum mampu mengakomodasi sifat-sifat nonlinieritas atau perubahan-perubahan dinamik, baik pada sistem robot itu sendiri maupun terhadap perubahan beban atau gangguan lingkungan.

Banyak kajian tentang bagaimana membuat P, I dan D menjadi dinamis, seperti misalnya kontrol adaptif, namun di sini hanya akan dibahas tentang rekayasa bagaimana membuat sistem kontrol bersifat �cerdas� melalui pendekatan-pendekatan AI yang populer, seperti ANN, FL dan EC atau GA.

Gambar 4.1 mengilustrasikan tentang skema AI yang digunakan secara langsung sebagai kontroler sistem robot. Dalam aplikasi lain, AI juga dapat digunakan untuk membantu proses identifikasi model dari sistem robot, model lingkungan atau gangguan, model dari tugas robot (task) seperti membuat rencana trajektori, dan sebagainya. Dalam hal ini konsep AI tidak digunakan secara langsung (direct) ke dalam kontroler, namun lebih bersifat tak langsung (indirect).

—————————————-

 

ROBOTIKA: Desain, Kontrol dan Kecerdasan Buatan PDF  | Cetak |
Thursday, 27 September 2007
Indek Artikel
ROBOTIKA: Desain, Kontrol dan Kecerdasan Buatan
Halaman 2

Buku literatur di bidang robotik yang ditulis dalam bahasa Indonesia (bukan terjemahan) terbilang sangat langka di tanah air ini. Sementara itu kebutuhan para peneliti, pengajar, mahasiswa teknik, engineer ataupun teknisi, akan materi robotik dan kecerdasan buatan yang ditulis secara saintifik, praktis namun mudah dipahami adalah relatif sangat besar.

    Robotika Desain, Kontrol dan Kecerdasan Buatan

  • Penulis: Endra Pitowarno
  • Penerbit: Andi Publisher
  • Halaman HVS: x + 343
  • Cover: Soft/Berwarna
  • Format (cm): 16×23
  • Berat (g): 300
  • Bonus Cakram: Tidak ada
  • ISBN: 979.763.094.3
  • Harga: Rp. 44.000,–

Didalam Buku ROBOTIK – Disain, Kontrol dan Pemrograman ini Anda akan menjumpai bahasan-bahasan yang meliputi :

  • Prinsip dasar dan perkembangan Ilmu Pengetahuan, Teknologi & Penelitian di bidang Robotik
  • Teknik disain robotik berbasis kontrol prosesor dan komputer dilengkapi dengan teknik sensor, aktuator dan interfacing disertai beberapa contoh kontroler menyatu (embedded controller) berbasis PIC16F87A , 89C51 dan PIC16F877.
  • Teknik kontrol robotik yang meliputi kontrol klasik (P,L,D), low level & high Level control seperti prinsip penggunaan metoda Newton-Euler, Lagrange-Euler dan Jacobian.
  • Teori kinematik dan pemodelan dinamik dalam robotik dari prinsip dasar hingga teori lanjutan seperti prinsip penggunaan metoda Newton-Euler, Lagrange-Euler dan Jacobian.
  • Robot Tangan Satu dan Dua Sendi : Disain Simulasi dan eksperimen. Simulasi menggunakan MATLAB(r) & SIMULINK(r) dan eksperimen menggunakan komputer yang dilengkapi dengan interface card.
  • Disain, simulasi dan eksperimen robot manipulator, dengan contoh aplikasi kontrol berbasis Resolved Acceleration dan Active Force Control.
  • Prinsip dasar penggunaan skema Iterative Learning Control dalam teknik kontrol robotik. Bahasan mengambil contoh penerapan Iterative Learning Control dalam skema Active Force Control pada robot manipulator.
  • Buku I dapat digunakan sebagai salah satu literatur di bidang yang berkaitan dengan pengajaran dan penelitian bidang robotik. Selain itu dapat juga dimanfaatkan sebagai buku pegangan mengajar mata-mata kuliah seperti kinematika & dinamika, sistem kontrol, robotika dan mekatronika.

—————————————-

 

Tingkatkan Kompetisi, PENS Adakan Lokakarya Robotika

29 November 2007 17:03:37

Setidaknya lima puluh peserta yang terdiri atas dosen dan mahasiswa perguruan tinggi swasta dan negeri di wilayah Indonesia Timur mengikuti kegiatan Penataran dan Lokakarya (Penlok) Kontes Robot Indonesia dan Kontes Robot Cerdas Indonesia yang diadakan di Hotel Singgasana, Surabaya. Acara ini diadakan untuk meningkatkan kompetisi di bidang Robotika.

Kampus ITS, ITS Online – Lokakarya ini berlangsung selama tiga hari, mulai tanggal 28–30 November ini. Kegiatan ini adalah kerjasama antara Direktorat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (DP2M) Departemen Pendidikan Nasional dengan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) ITS. Diharapkan, lokakarya ini dapat meningkatkan kompetisi pada lomba-lomba Kontes Robot Indonesia (KRI) dan Kontes Robot Cerdas Indonesia (KRCI).

Setelah dibuka oleh Direktur DP2M, Prof Dr Moch Munir, acara dilanjutkan dengan pemaparan materi penlok. Materi yang diberikan sangat beragam, mulai dari Perkembangan kegiatan Kontes Robot dari tahun ke tahun hingga materi teori dan praktis seputar pembuatan robot. Tak ketinggalan pula disosialisasikan penyusunan proposal Kontes Robot serta Peraturan KRI maupun KRCI tahun 2008 mendatang.

Untuk kegiatan ini, ditunjuk tiga Perguruan Tinggi sebagai penyelenggara, yaitu Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Politeknik Negeri Bandung, dan Universitas Negeri Yogyakarta.

Menurut Ketua Panitia, Didik Setyo Purnomo ST MEng, pemilihan Perguruan Tinggi ini didasarkan atas pertimbangan regional, kualifikasi dosen dan mahasisia yang aktif mengajukan proposal untuk menjadi peserta kontes, jumlah PTN & PTS di wilayah yang bersangkutan serta pertimbangan potensi pengembangan secara keseluruhan.(Humas PENS/rif)

—————————————-

 

 

—————————————-

~ oleh wasiit07 pada Desember 17, 2007.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

 
%d blogger menyukai ini: