MIT Microrobot Udara Mencapai Kelincahan Setara Lebah dengan Kontrol AI

Para peneliti di Massachusetts Institute of Technology (MIT) mengumumkan pencapaian signifikan pada tahun 2025 dengan memperkenalkan microrobot udara yang menunjukkan kecepatan dan kelincahan yang menandingi serangga alami seperti lebah. Terobosan ini mengatasi batasan sebelumnya di mana microrobot udara hanya mampu mempertahankan lintasan penerbangan yang lambat dan mulus, sebuah kendala yang membatasi potensi penuh teknologi tersebut.

Kerangka kerja bio-inspirasi yang baru dikembangkan ini mengandalkan pengontrol berbasis Kecerdasan Buatan (AI) yang memungkinkan serangga robotik ini melakukan manuver akrobatik, termasuk kemampuan untuk melakukan putaran badan secara berkelanjutan. Profesor Kevin Chen, salah satu penulis senior, menyatakan bahwa pencapaian ini merupakan langkah penting dalam upaya menavigasi area yang tidak dapat diakses oleh pesawat nirawak konvensional. Skema kontrol inovatif ini menghasilkan peningkatan kecepatan robot sekitar 450 persen dan akselerasi sekitar 250 persen dibandingkan dengan demonstrasi sebelumnya.

Dalam pengujian ketahanan, perangkat yang lincah ini berhasil menyelesaikan 10 kali salto berturut-turut hanya dalam waktu 11 detik, sambil mempertahankan lintasannya meskipun terdapat gangguan angin. Robot seukuran kaset mikro ini memiliki berat kurang dari klip kertas dan menggerakkan sayapnya menggunakan otot buatan yang beroperasi pada frekuensi tinggi. Publikasi penelitian ini dimuat dalam jurnal Science Advances pada 3 Desember 2025, dengan Profesor Jonathan P. How sebagai salah satu penulis senior lainnya.

Pengembangan ini memajukan bidang microrobotika udara menuju aplikasi praktis, terutama dalam misi pencarian dan penyelamatan (SAR) di ruang sempit di bawah reruntuhan pasca-bencana. Teknologi kawanan robot juga dipandang sebagai kontribusi potensial untuk mengurangi waktu pencarian di wilayah bencana yang luas. Untuk mencapai kinerja tinggi ini, tim MIT menerapkan skema kontrol dua bagian yang menggabungkan efisiensi komputasi dengan kinerja optimal.

Tahap pertama melibatkan penggunaan model-predictive controller (MPC), sebuah algoritma yang memprediksi perilaku robot dan merencanakan tindakan optimal sambil memperhitungkan batasan fisik. Karena MPC terlalu berat secara komputasi untuk sistem kecil, para peneliti menggunakan pembelajaran imitasi (imitation learning), sebuah bentuk AI, untuk melatih pengontrol yang lebih sederhana meniru perencanaan ahli MPC. Profesor Chen, yang memimpin Laboratorium Robotika Lunak dan Mikro di MIT, telah mengembangkan serangga robotik selama lebih dari lima tahun, dengan versi terbaru ini menampilkan sayap kepakan yang lebih besar untuk pergerakan yang lebih gesit.

Keberhasilan dalam mencapai kecepatan dan ketangkasan setara serangga ini membuka peluang baru untuk lokomosi multimodal di lingkungan yang sangat padat dan tidak terduga. Tim peneliti berencana mengintegrasikan kamera dan unit pengukuran inersia (IMU) untuk navigasi otonom di luar ruangan, menghilangkan ketergantungan pada sistem pelacakan gerak eksternal yang digunakan dalam pengujian saat ini. Kemampuan seperti saccade—manuver percepatan dan pengereman cepat untuk menstabilkan pandangan—juga telah didemonstrasikan, menandakan kesiapan untuk navigasi visual yang lebih kompleks.