Model AI Barasi Gulma Tanpa Pelatihan Ulang

Jakarta, 2 Februari 2026 — Carbon Robotics, startup asal Seattle yang menciptakan robot penembak gulma berbasis laser, kini menghadirkan terobosan baru berupa Large Plant Model (LPM). Model kecerdasan buatan ini mampu mengenali spesies tanaman dalam hitungan detik, sehingga petani bisa langsung memerintahkan robot untuk memusnahkan gulma baru tanpa harus melatih ulang sistem.

##Dibalik Kecerdasan LPM

Dilansir dari TechCrunch, LPM menjadi mesin inferensi utama di balik Carbon AI, sistem otomatis yang mengendalikan armada LaserWeeder. CEO sekaligus pendiri Paul Mikesell menjelaskan bahwa sebelum LPM, timnya butuh sekitar 24 jam hanya untuk membuat pelabelan data baru setiap kali muncul gulma bergaya berbeda.

"Sekarang, petani bisa hidup secara real time dan berkata, 'Hei, ini gulma baru. Aku ingin kalian membunuhnya,' dan itu belum pernah dilakukan sebelumnya," ujar Mikesell. Ia menekankan bahwa LPM memahami struktur tanaman di tingkat yang jauh lebih dalam, sehingga proses pelatihan ulang tidak lagi diperlukan.

##Ekosistem Data Global

Carbon Robotics mulai mengembangkan LPM tak lama setelah pengiriman mesin pertama pada 2022. Model ini kemudian disuntikkan ke lebih dari 100 lahan pertanian di 15 negara, memungkinkan akumulasi data berlimpah. Hingga kini, perusahaan yang berdiri sejak 2018 itu telah mengumpulkan lebih dari 150 juta tanaman berlabel untuk memperkaya set pelatihan.

Modal ventura sebesar USD 185 juta—termasuk dari Nvidia NVentures, Bond, dan Anthos Capital—menyokong pengembangan model ini. Mikesell, yang memiliki pengalaman membangun jaringan saraf di Uber dan headset virtual reality Oculus milik Meta, optimistis LPM bisa terus disempurnakan seiring aliran data baru dari lapangan.

##Akses Mudah Petani

Pembaruan perangkat lunak akan menyebarkan LPM ke seluruh armada LaserWeeder yang ada. Petani cukup menelusuri foto yang telah dikumpulkan robot, lalu menentukan tanaman mana yang dibunuh atau dilindungi melalui antarmuka sentuh. Langkah ini memangkas hambatan teknis sekaligus mempercepat adaptasi inovasi di tingkat lahan.

Artikel ini akan diperbarui seiring tersedianya informasi baru. Join Komunitas Rekayasa AI di Discord untuk diskusi lebih lanjut.