Kemajuan terbaru dalam komputasi neuromorfik merevolusi efisiensi energi sistem robot. Teknologi yang terinspirasi otak ini memungkinkan robot melakukan tugas-tugas kompleks sambil secara signifikan mengurangi konsumsi daya.
Para peneliti di Queensland University of Technology mengembangkan Locational Encoding with Neuromorphic Systems (LENS). Ini menggunakan jaringan saraf spiking dengan sensor penglihatan dinamis dan prosesor neuromorfik. LENS dapat secara akurat mengenali tempat-tempat dalam jarak jauh, menggunakan energi minimal.
University of Michigan menciptakan pengontrol otonom yang menggunakan daya sangat sedikit. Pengontrol ini telah diuji dalam berbagai aplikasi robotik. Perkembangan ini adalah bagian dari tren yang lebih besar menuju sistem AI yang lebih hemat energi dan lebih cepat.
Komputasi neuromorfik meniru arsitektur otak manusia. Pendekatan ini menawarkan solusi untuk kebutuhan energi AI yang meningkat. Integrasi teknologi ini ke dalam robot meningkatkan kemampuan mereka dan mengatasi keberlanjutan dengan mengurangi konsumsi energi.
Seiring kemajuan teknologi ini, mereka akan sangat penting dalam mengembangkan robot otonom yang lebih efisien dan mampu. Hal ini akan mengarah pada solusi robotik yang lebih berkelanjutan dan efektif di berbagai industri.