Tugas 4

Rangkuman Pengantar Teknologi Sistem Cerdas

Disusun oleh :

Muhammad Fauzan (17114239)

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS GUNADARMA 2016

- Robotika

Robot adalah agen fisik yang melakukan tugas-tugas dengan memanipulasi dunia fisik. Untuk melakukannya, mereka dilengkapi dengan efektor seperti kaki, roda, sendi, dan Grippers. Efektor memiliki satu tujuan: untuk menegaskan kekuatan fisik pada lingkungan. Robot juga dilengkapi dengan sensor, yang memungkinkan mereka untuk memahami lingkungan mereka.

A.    Perangkat Keras Robot

1.      Sensor
Sensor adalah antarmuka persepsi antara robot dan lingkungan. Terdiri dari sensor pasif dan sensor aktif.

2.      Efektor

Efektor adalah sarana yang robot bergerak dan mengubah bentuk tubuh mereka.

B.     Persepsi Robotik

1.      Lokalisasi dan Pemeteaan

2.      Jenis Persepsi Lain

3.      Mesin Belajar Dalam Persepsi Robot

C.     Perencanaan Untuk Perpindahan

Sebuah tantangan yang lebih besar adalah masalah gerak compliant, di mana robot bergerak ketika sedang dalam kontak fisik dengan kendala. Contoh gerak compliant adalah robot manipulator yang sekrup di bola lampu, atau robot yang mendorong sebuah kotak di atas meja.

1.      Ruang Konfigurasi

2.      Metode Sel Dekomposisi

3.      Fungsi Biaya Dimodifikasi

4.      Metode Skeletonisasi

D.    Perencanaan Perpindahan Tidak Menentu

Dalam robotika, ketidakpastian muncul dari observasi parsial lingkungan dan dari stochastic (atau termodelkan) efek dari tindakan robot. Keuntungan dari pendekatan ini adalah murni komputasi. Perencanaan jalur melalui ruang konfigurasi sudah menjadi masalah yang menantang; itu akan lebih buruk jika kita harus bekerja dengan distribusi probabilitas penuh atas negara.

1.      Metode Yang Kuat

Sebuah metode yang kuat adalah salah satu yang mengasumsikan jumlah dibatasi ketidakpastian dalam setiap aspek masalah, tetapi tidak menetapkan probabilitas untuk nilai-nilai dalam interval diperbolehkan.

E.     Bergerak

1.      Dinamika dan Kontrol

Pada prinsipnya, kita bisa memilih untuk merencanakan gerakan robot dengan bantuan model dinamis, bukan model kinematik kami.

2.      Potensi Kontrol Lapangan

Dalam banyak aplikasi, bidang potensial dapat efisien dihitung untuk konfigurasi tertentu. Perhitungan ini dapat sangat efektif, terutama bila dibandingkan dengan algoritma jalan.

3.      Kontrol Reaktif

Dalam kasus di mana kita bisa merancang model dengan akurasi yang memadai, kesulitan komputasi dan kesalahan lokalisasi mungkin membuat teknik ini tidak praktis

4.      Penguatan Kontrol Belajar

Salah satu bentuk yang sangat menarik dari kontrol didasarkan pada form pencarian kebijakan penguatan belajar. Pekerjaan ini telah memecahkan masalah robotika yang sebelumnya tidak ada solusi ada.

F.      Software Arsitektur Robotik

Sebuah metodologi untuk algoritma penataan adalah SOFTWARE disebut arsitektur perangkat lunak. Modern arsitektur perangkat lunak untuk robotika harus memutuskan bagaimana menggabungkan reaktif kontrol dan perencanaan deliberatif model berbasis.

1.      Arsitektur Subsumption

The subsumption arsitektur (Brooks, 1986) adalah suatu kerangka kerja untuk perakitan con reaktif trollers dari mesin negara yang terbatas.

2.      Tiga Lapisan Arsitektur

Arsitektur hybrid adalah Tiga Lapisan Arsitektur, yang terdiri dari lapisan reaktif, lapisan eksekutif, dan lapisan deliberatif. Lapisan reaktif menyediakan kontrol tingkat rendah ke robot. Lapisan Deliberatif menghasilkan solusi global untuk menyelesaikan tugas-tugas menggunakan perencanaan. Lapisan eksekutif (atau lapisan sequencing) berfungsi sebagai perekat antara lapisan reaktif dan lapisan deliberatif.

3.      Aristektur Pipa

Arsitektur lainnya untuk robot-robot diketahui sebagai arsitektur pipa,beberapa model yang spesifik dalam arsitektur menyerupai arsitektur tiga lapis tersebut.

G.    Domain Aplikasi

Beberapa aplikasi domain utama untuk teknologi robot meliputi, Industri dan Pertanian, Transportasi, Perawatan kesehatan, Lingkungan yang berbahaya, Eksplorasi, Hiburan, dan Augmentasi manusia.

- Kecerdasan Buatan (Aritificial Intelligence)

            A.    Pengertian

Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan salah satu bagian dari ilmu pengetahuan komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia.

Untuk lebih detailnya, pengertian kecerdasan buatan dapat dipandang dari berbagai sudut pandang antara lain :

1.      Sudut pandang kecerdasan

Kecerdasan buatan akan membuat mesin menjadi “cerdas” (mampu berbuat seperti apa yang dilakukan manusia).

2.      Sudut pandang penelitian

Kecerdasan buatan adalah suatu studi bagaimana membuat agar komputer dapat melakukan sesuatu sebaik yang dikerjakan manusia.

3.      Sudut pandang bisnis

Kecerdasan buatan adalah kumpulan peralatan yang sangat powerful dan metodologi dalam menyelesaikan masalah-masalah bisnis.

4.      Sudut pandang pemrograman

Kecerdasan buatan meliputi studi tentang pemrograman simbolik, penyelesaian masalah (problem solving) dan pencarian (searching).

2. Perbandingan Kecerdasan Alami dan Kecerdasan Buatan

Jika dibandingkan dengan kecerdasan alami (kecerdasan yang dimiliki oleh manusia), kecerdasan buatan memiliki beberapa keuntungan secara komersial antara lain :

a. Kecerdasan buatan lebih bersifat permanen.

b. Kecerdasan butan lebih mudah diduplikasi dan disebarkan.

c. Kecerdasan butan lebih murah

                 Sedangkan keuntungan dari kecerdasan alami adalah :

                        a. Kreatif

                        b. Memungkinkan orang menggunakan pengalaman secara langsung.

c. Pemikiran manusia dapat digunakan secara luas.

3. Tujuan

Tujuannya adalah membuat komputer agar lebih berguna dan mengerti prinsip-prinsip yang memungkinkan untuk menjadi cerdas. Prinsip-prinsip tersebut termasuk penggunaan stuktur data di dalam representasi ilmu pengetahuan, algoritma-algoritma yang diterapkan dalam ilmu pengetahuan, bahasa beserta teknik-teknik pemrograman yang digunakan dalam implementasinya.

4. Sejarah

            Kecerdasan buatan itu sendiri dimunculkan oleh seorang profesor dari Massachusetts Institute of Technology yang bernama John McCarthy pada tahun 1965 pada Dartmouth Conference yang dihadiri oleh para peneliti AI.

5. Konsep Dasar

1. Acting Humanly

            Acting humanly ialah system yang melakukan pendekatan dengan menirukan tingkah laku seperti manusia.

2. Thinking Humanly

Yaitu system yang dilakukan dengan cara intropeksi yaitu penangkapan pemikiran psikologis Manusia pada computer.
3.  Thinking Rationaly
            Ini merupakn system yang sangat sulit ,karena sering terjadi kesalah dala, prinsip dan prakteknya,system ini dikenal dengan penalaran komputasi.
4. Acting Rationaly
            Yaitu system yang melakukan aksi dengan cara menciptakan suatu robotika cerdas yang menggantikan tugas manusia.

6. Sub Disiplin dalam Ilmu Kecerdasan Buatan

Sistem Pakar (Expert System),Sistem Pakar (Expert System),Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing),Pengenalan Ucapan (Speech Recognition),Robotika & Sistem Sensor (Robotics & Sensory Systems), Computer Vision. Intelligent Computer-Aided Instruction,Game Playing

- Kesimpulan

             Kesimpulan dari pembahasan diatas bisa dikatakan bahwa robot sangatlah bermanfaat bagi manusia. Manusia bisa memanfaatkan robot untuk mengefektifkan pekerjaan manusia. Untuk masalah cara kerja robot, intinya robot itu hanya merespon rangsangan yang diterimanya dari lingkungan sekitar.Robot memiliki dampak positif  dan negative tergantung dari sudut pandang ekonomi, religious dan lain lain . namun robot hanyalah alat untuk memenuhi kebutuhan manusia dapat di gunakan agar tidak mengalami kesalahan apabila manusia yang melakukan pekerjaan tersebut. Kecerdasan buatan merupakan bidang ilmu komputer (computer science) yang khusus ditujukan untuk membuat perangkat lunak dan perangkat keras yang sepenuhnya bisa menirukan beberapa fungsi otak manusia. Atau cabang ilmu komputer yang mempelajari otomatisasi tingkah laku cerdas (intelligent).

- Daftar Pustaka

http://mfaridblog.blogspot.co.id/2012/04/makalah-ai.html

http://gianthj.blogspot.co.id/2014/10/sub-disiplin-dalam-ilmu-ai.html

        http://gentazmania.wordpress.com/2010/02/21/sub-disiplin-ilmu-kecerdasan-buatan/