Tren penggunaan robot yang dikendalikan oleh kecerdasan buatan generatif kini mulai mendominasi industri manufaktur dan otomasi.
Namun, arsitektur model ini jauh lebih sulit diprediksi dibandingkan algoritma tradisional sehingga memicu kekhawatiran mengenai aspek keselamatan kerja. Untuk menjawab tantangan tersebut, perusahaan rintisan bernama Safeworld kini hadir guna memberikan validasi keamanan bagi robot-robot masa depan.
Dr. Ding Zhao, direktur Safe AI lab di Carnegie Mellon University, mendirikan Safeworld bersama Kyle Wong dan Simo Rachidi untuk mengatasi kerumitan sistem probabilitas dalam kecerdasan buatan. Mereka baru saja mendapatkan pendanaan awal lebih dari USD 12 juta atau sekitar Rp188 miliar yang dipimpin oleh Shine Capital dan a16z Speedrun.
Jonathan Lai, mitra dari a16z Speedrun, menegaskan bahwa industri harus segera menetapkan standar keamanan sebelum robot digunakan secara luas di lingkungan rumah tangga. Jika robot mulai menabrak anak-anak atau menyebabkan insiden fatal, maka perbaikan sistem saat itu sudah dianggap terlambat.
Safeworld beroperasi dengan cara melakukan evaluasi sistem kontrol robot di dalam simulasi yang melibatkan model manusia realistis. Metode ini serupa dengan pengujian yang dilakukan produsen mobil otonom seperti Tesla atau Wayve untuk memastikan kendaraan merespons berbagai insiden tak terduga di jalan raya.
Namun, tantangan bagi robot jauh lebih kompleks karena mereka beroperasi di lingkungan yang tidak terstruktur seperti pabrik atau lokasi konstruksi. Kondisi fisik setiap fasilitas kerja memiliki standar keselamatan yang berbeda-beda, sehingga simulasi harus dibuat sangat spesifik.
Sebagai contoh, Safeworld akan memetakan sudut pandang buta di sebuah pabrik ke dalam model simulasi digital. Mereka kemudian memasukkan perangkat lunak robot ke dalam lingkungan tersebut dan menjalankan ribuan skenario untuk menguji respons robot terhadap gerakan manusia.
Kyle Wong menjelaskan bahwa pengujian melibatkan perilaku manusia yang tidak terduga, termasuk simulasi saat seseorang tersandung atau terjatuh di depan robot. Tanpa simulasi ini, pengembang harus melakukan eksperimen fisik yang berbahaya dan tidak praktis untuk dilakukan berulang kali.
Vishal Dugar, CTO dari Gritt Robotics, menyatakan bahwa pembuktian keamanan robot saat ini tidak lagi bisa hanya mengandalkan rumus matematika formal. Pendekatan empiris melalui simulasi menjadi kebutuhan mendasar bagi robot yang bekerja berdampingan dengan manusia di lapangan.
Robot-robot yang dikembangkan Dugar kini membantu pemasangan panel surya di lahan industri yang sangat luas. Ia harus memastikan lengan robot tidak mengenai pekerja yang mungkin sedang berjongkok, berlari, atau dalam posisi tubuh lainnya.
Safeworld yakin bahwa banyak produsen robot akan membutuhkan pihak ketiga untuk memvalidasi keamanan produk mereka sebelum dikomersialkan secara massal. Meskipun masih dalam tahap awal, perusahaan ini menargetkan untuk menjadi penyedia standar keamanan utama dalam ekosistem kecerdasan buatan global.
Baca juga tulisan lainnya dari Dimas Ardianto
Penulis: Dimas Ardianto
Editor: Beritana Editor
