Deep reinforcement learning (DRL) dalam konteks robotika mengacu pada penggunaan algoritma pembelajaran mesin yang mendalam (deep learning) untuk mengendalikan perilaku robot dengan memanfaatkan prinsip-prinsip reinforcement learning. Metode ini memungkinkan robot untuk belajar tindakan yang optimal untuk mencapai tujuan tertentu dalam lingkungan yang kompleks dan berubah-ubah.
DRL memanfaatkan jaringan saraf tiruan yang dalam (deep neural networks) untuk memodelkan fungsi keuntungan (value functions) atau kebijaksanaan (policy) yang mendasari perilaku robot. Robot belajar melalui percobaan dan kesalahan, menerima umpan balik dari lingkungan melalui reward atau hukuman, dan menggunakan informasi ini untuk memperbaiki strategi tindakannya seiring waktu.
Beberapa aplikasi DRL dalam robotika termasuk navigasi robot di lingkungan yang tidak terstruktur, manipulasi objek, kontrol robot mobilitas, dan banyak lagi. Contohnya, robot yang dilengkapi dengan sistem penglihatan komputer dan DRL dapat belajar untuk mengenali dan memanipulasi objek di sekitarnya, atau bahkan belajar untuk berinteraksi dengan manusia secara alami.
Salah satu tantangan utama dalam menerapkan DRL pada robotika adalah masalah skala dan kompleksitas. Proses pembelajaran yang memerlukan banyak percobaan dan data dapat menjadi mahal dan memakan waktu, terutama ketika berhadapan dengan robot fisik yang beroperasi di dunia nyata. Selain itu, penanganan masalah keamanan dan keselamatan juga menjadi perhatian penting dalam menerapkan DRL pada robotika, mengingat risiko potensial dari perilaku yang tidak terduga.
Namun, dengan perkembangan teknologi komputasi yang semakin cepat dan kemajuan dalam algoritma DRL, penggunaan DRL dalam robotika diharapkan akan terus berkembang dan memberikan kontribusi yang signifikan terhadap kemajuan dalam bidang tersebut.
