Setiap neuron menerima input, mengolahnya, dan mengirimkan sinyal keluar berdasarkan bobot yang ditentukan.
Pengolahan Data
Robot menerima input dalam bentuk data yang beragam, seperti gambar, teks, atau data sensorik. Data ini kemudian dianalisis dan diolah oleh lapisan neuron yang berinteraksi satu sama lain.
Setiap lapisan neuron mengenali pola dalam data dan mengirimkan informasi ke lapisan berikutnya.
Pembelajaran dan Adaptasi
Salah satu fitur utama dari robot ini adalah kemampuannya untuk belajar dari pengalaman. Ini dicapai dengan mengubah bobot antara neuron berdasarkan hasil belajar dari data yang diberikan.
Robot ini akan terus memperbarui bobot ini seiring berjalannya waktu, memungkinkannya untuk meningkatkan kinerjanya dan mengenali pola baru.
Deteksi Pola dan Pengambilan Keputusan
Robot ini mampu mendeteksi pola yang kompleks dalam data yang diberikan. Ini memungkinkannya untuk mengidentifikasi hubungan dan asosiasi yang mungkin tidak terlihat secara langsung. Berdasarkan pola ini, robot bisa membuat keputusan atau memberikan rekomendasi yang sesuai.
Interaksi Manusia
Robot ini juga dapat dirancang untuk berinteraksi dengan manusia. Ini dapat dilakukan melalui suara, teks, atau antarmuka visual.
Robot mampu memproses masukan manusia dan merespons dengan tanggapan yang sesuai berdasarkan pemahaman terhadap konteks.
daptasi Lingkungan
Dalam konteks robot fisik, seperti robot bergerak atau manipulator, robot ini juga dapat diintegrasikan dengan sensor yang memungkinkannya untuk mengamati dan berinteraksi dengan lingkungannya.
Robot ini dapat beradaptasi dengan perubahan lingkungan, misalnya menghindari rintangan atau menyesuaikan tugas berdasarkan situasi yang ditemui.
Optimisasi Tugas
Berkat kemampuan adaptasi dan pembelajaran, robot ini dapat mengoptimalkan tugas yang dilakukan.
Ini berarti robot ini bisa mengubah strategi atau pendekatan berdasarkan hasil belajar dari pengalaman sebelumnya, mencapai kinerja yang lebih baik seiring waktu.
Baca juga: Cara Kerja Life Detector Ternyata Cukup Sederhana
Hal ini memungkinkan robot untuk mencapai tingkat kecerdasan buatan yang lebih tinggi dan mampu beroperasi dalam berbagai lingkungan dan tugas yang kompleks dari robot ANDI ini.
