Network
Setelah simulasi dinilai berhasil, kemudian robot diujicobakan di lingkungan sebenarnya. Namun ternyata gagal dikarenakan simulasi gagal menangkap kompleksitas dunia nyata.
Solusinya, Hafner dan kolaboratornya, Philipp Wu dan Alejandro Escontrela menggunakan algoritma yang mereka sebut dengan Dreamer.
Algoritma Dreamer memungkinkan robot untuk belajar dari pengalaman masa lalu guna membangun model dunia nyata dan memungkinkan robot untuk melakukan perhitungan coba-coba.
Seperti yang ditulis dalam makalah Hafner dan rekan-rekannya, bahwa Algoritma Dreamer menunjukkan harapan besar untuk membuat robot belajar dari interaksi di dunia nyata dan beradaptasi.
“Algoritma Dreamer menunjukkan hasil yang menjanjikan. Tetapi , masih diperlukan banyak pekerjaan untuk mengeksplorasi batas Dreamer dan baseline kami dengan pelatihan untuk waktu yang lebih lama,” ungkap Hafner.
Baca Juga: Jimin BTS Peringkat Teratas, Berikut Daftar Reputasi Brand Idol K-Pop Bulan Juli
“Akhirnya, kami melihat tugas yang lebih menantang, dengan menggabungkan manfaat pembelajaran dunia nyata yang cepat dengan simulator, sebagai arah penelitian masa depan.” lanjutnya lagi.
Selanjutnya, Hafner dan rekan berharap dapat membuat robot anjing yang mampu menjalankan perintah lisan dan bermain lempar-tangkap.***
