Saya mau tau Cara kerja dari Roboearth

Sebagian besar, para ahli merancang robot-robot berdasarkan oleh mekanisme yang memiliki tujuan tersendiri, yaitu untuk membangun gudang data dari segala sesuatu yang ada di dunia. Sehingga sekarang banyak robot-robot di dunia hanya mengenal satu atau dua objek saja atau mereka hanya mengenal sesuatu dengan keterbatasan yang mereka miliki. Untuk menanggulangi hal ini para peneliti langsung mengambil sikap untuk segera menciptakan robot-robot yang memiliki kemampuan di dalam pengenalan akan seluruh objek atau tindakan yang nantinya seluruh pengetahuan tersebut akan disimpan di dalam sistem.

Menghadapi masalah akan keterbatasan pengetahuan yang dimiliki robot tersebut, maka dengan bantuan internet dan intranet, sifat share knowledge pun melekat pada Roboearth. Pertama, manusia sebagai penciptanya ini nantilah yang akan memasukkan data ke dalam sistem yang ada pada robot tersebut. Dimana Roboearth ini nantinya akan mencakup semua data dengan model world wide web database yang diperlukan robot-robot lainnya ke dalam sistem masing-masing. Pada database robot tersebut akan dilengkapi dengan peta tempat (maps of places), gambaran tentang objek yang ditemukan robot tersebut dan instruksi untuk melengkapi objek yang belum mereka kenali. Dan tahap selanjutnya, data tersebut diolah dan barulah data tersebut dapat ditransfer ke robot-robot lain yang membutuhkan. Apabila kita ingin menghapus atau mengganti data-data yan ada pada sistem robot, kita tinggal menghapus lalu menggantinya dengan data yang kita inginkan dengan cara memasukkan data tersebut ke dalam sistem robotiknya saja. Hal ini jelas mempermudah manusia untuk mengaksesnya karena kita tidak perlu menginstal ulang sistem yang ada di dalamnya.

Adapun data-data yang akan disimpan di dalam suatu sistem robot, seperti penyimpanan informasi untuk pengenalan objek (gambar, model objek,dll), sistem navigasi (model dunia dan peta), tugas (strategi manipulasi objek, recipes, action, dll), serta host layanan intelejensi (penjelasan gambar ataupun offline learning). Dan kini para peneliti dan The EU-funded project telah memiliki 35 peneliti. Dimana setelah 4 tahun melakukan penelitian, para peneliti tersebut akhirnya dapat mendemonstrasikan penemuannya. Mula-mula, mereka melakukan tahap awal dengan cara mengunggahkan rincian tugas robot dan hasilnya robot-robot yang diteliti tersebut mampu menerjemahkan tugas-tugas mereka, termasuk membaca data berbentuk peta lokasi, sehingga robot adalah partner manusia yang essensial kelak di kemudian hari.