Telset.id – Teknologi world model AI mulai bergerak dari laboratorium ke kehidupan nyata, dengan Niantic hingga Wayve memanfaatkannya untuk melatih robot humanoid dan mobil tanpa pengemudi. Perubahan ini menjadi sorotan karena world model memungkinkan mesin memahami fisika dan sebab-akibat, bukan sekadar memprediksi kata seperti pada model bahasa besar.
Niantic, pencipta Pokémon Go, menjual gim tersebut tahun lalu dan beralih serius ke salah satu topik AI paling ramai di Silicon Valley saat ini, yaitu world model. “Kami sangat fokus pada merekonstruksi dunia nyata,” kata Brian McClendon, chief technology officer Niantic Spatial. Ia berharap dapat memanfaatkan tumpukan data dunia milik perusahaan untuk membangun replika digital.
Berbeda dengan model bahasa besar yang berbasis teks, world model menggunakan input visual dan mampu menghasilkan lingkungan digital yang menyimulasikan fisika. Perangkat lunak ini diprediksi akan meresap ke kehidupan sehari-hari, bahkan tanpa Anda perlu berinteraksi langsung dengannya. Tahun 2027 disebut bisa menjadi tahun besar bagi perluasan robot rumah tangga dan mobil tanpa pengemudi, keduanya ditopang kemajuan world model.
Cara Kerja World Model dalam Melatih Robot
Oliver Cameron, CEO Odyssey, sebuah lab AI yang fokus pada world model, menjelaskan perbedaan mendasar teknologi ini. “Jadi dengan model bahasa, Anda punya sebuah kalimat, dan ia akan memprediksi kata berikutnya dalam kalimat itu,” ujarnya. “Dengan world model, Anda memberinya keadaan visual dunia, sebuah gambar, dan ia kemudian akan memprediksi keadaan visual dunia berikutnya.”
Generasi 3D tersebut dapat digunakan sebagai lahan latihan digital. “Itu adalah simulasi, tetapi terlihat dan terasa nyata,” kata Cameron. McClendon melihat world model membantu robot berlatih tanpa pergerakan fisik atau berada di lingkungan yang dituju. Menurutnya, seseorang bisa mengambil foto tempat robot dimaksudkan beroperasi, menghasilkan model 3D, lalu membiarkan perangkat lunak menjalankan “jutaan simulasi” untuk melatih robot pada parameter ruang tersebut.
Bukan hanya robot humanoid yang bisa memakai latihan simulasi; mobil tanpa pengemudi juga meningkat performanya menggunakan world model. Tanpa manusia di balik kemudi, reaksi perangkat lunak dalam hitungan detik menjadi sangat penting. “Yang penting, sebuah world model harus mampu bereaksi terhadap tindakan yang kita lakukan di dunia, sehingga ia harus memahami fisika, sebab dan akibat, serta bagaimana objek dan orang lain mengubah tindakan mereka sebagai respons terhadap tindakan kita sendiri,” kata Jamie Shotton, chief scientist di Wayve, yang membangun world model untuk mobil.
World model generatif milik Wayve sebagian didukung rekaman kamera dasbor. Startup ini memakainya untuk merekonstruksi jalan berbahaya dan kondisi tidak aman lain yang tidak praktis diuji di dunia nyata. Di luar aplikasi fisik, pengembang juga menganalisis bagaimana world model dapat memengaruhi video game. Karena fisika dan rendering 3D menjadi inti video game, pemain besar seperti Tencent berinvestasi pada world model mereka sendiri.
Baca Juga:
Investasi Besar dan Dampak ke Pasar Kerja
Perusahaan AI besar seperti Google diperkirakan terus membanggakan peningkatan world model terbaru mereka. Investor juga menaruh uang pada nama-nama besar pendatang baru di ilmu komputer yang mengalihkan perhatian ke teknologi ini. Yann LeCun, mantan chief AI scientist Meta, baru-baru ini mengumpulkan lebih dari satu miliar dolar untuk mendanai startup Advanced Machines Intelligence miliknya.
Selain itu, ilmuwan komputer terkenal Stanford, Fei-Fei Li, meluncurkan startup bernama World Labs pada 2024, yang diakuisisi AMD tahun ini dengan nilai lebih dari $8 miliar. Langkah akuisisi ini menjadi salah satu sinyal kuat bahwa world model mulai diperhitungkan sebagai aset strategis, sebagaimana dibahas dalam Akuisisi World Labs.
Bahkan jika Anda berencana menghindari mobil otonom dan bot rumah tangga sepenuhnya, world model sudah mengubah pasar kerja di balik layar. Untuk menyimulasikan dunia fisik, lab AI membutuhkan orang sungguhan untuk merekamnya. Tahun ini, seorang penulis mengikat iPhone ke dahinya dan merekam berjam-jam video di apartemennya, termasuk merekam tangannya saat melipat pakaian, mencuci piring, dan menuangkan Diet Coke, lalu menjual data video itu melalui aplikasi dengan bayaran yang tergolong kecil.
Semakin banyak perusahaan mencoba membangun world model yang lebih baik, semakin banyak pekerjaan gig yang menuntut pengumpulan data semacam ini. Antara berburu monster virtual pada 2016 dan menjual video aktivitas rumah tangga pada 2026, sistem-sistem ini makin banyak mengonsumsi kehidupan fisik manusia. Perkembangan ini juga sejalan dengan tren pameran teknologi yang menyoroti AI hybrid, seperti yang diulas dalam Lenovo Tech World.
Bagi industri, world model membuka peluang sekaligus tantangan baru. Di satu sisi, teknologi ini menjadi fondasi bagi robot rumah tangga dan kendaraan otonom yang lebih aman. Di sisi lain, kebutuhan data dunia nyata memunculkan model ekonomi baru berupa pekerjaan pengumpulan data visual. Perusahaan seperti Niantic, Odyssey, dan Wayve kini bersaing membangun replika digital yang makin presisi, sementara raksasa seperti Tencent dan Google mengincar aplikasi serupa di sektor gim dan simulasi.
Perlombaan world model juga menarik perhatian komunitas riset dan kompetisi teknologi. Perkembangan di bidang visual dan simulasi menjadi bagian dari ekosistem inovasi yang lebih luas, termasuk ajang seperti Kontes Small World yang menyoroti rekayasa visual.
Dengan arah investasi dan riset yang ada, world model berpotensi menjadi lapisan tak terlihat yang menopang berbagai perangkat di masa depan. Niantic memanfaatkan data dunianya untuk membangun replika, Wayve memakai rekaman kamera dasbor untuk menguji kondisi berbahaya, dan Odyssey menyediakan lahan latihan simulasi. Ketiganya menunjukkan bahwa kemampuan mesin memahami fisika dan sebab-akibat menjadi kunci, bukan sekadar kecanggihan antarmuka yang terlihat pengguna.
Komentar
Belum ada komentar.