TEMPO.CO, Pennsylvania - Para peneliti dari Universitas Carnegie Mellon, Amerika Serikat, membuat sebuah komputer robot yang bisa memahami pose dan gerakan tubuh manusia. Tak hanya gerak tubuh, tapi juga termasuk posisi dari masing-masing jari.
Metode ini dikembangkan dengan bantuan Panoptic Studio, sebuah bangunan dua tingkat yang dilengkapi dengan 500 kamera video. Hasil yang didapat dari percobaan ini sekarang digunakan untuk mendeteksi pose sekelompok orang dengan menggunakan kamera dan laptop.
Yaser Sheikh, profesor robotik, mengatakan, metode ini digunakan untuk melacak bentuk 2D dari manusia. Juga, kata dia,0 membuka cara-cara baru bagi manusia dan mesin untuk saling berinteraksi, dan mengajak manusia untuk memahami dunia di sekitar mereka.
Kemampuan untuk mengenali gerakan tangan, misalnya, memungkinkan orang untuk berinteraksi dengan komputer dalam cara baru dan lebih alami, seperti menunjuk benda tertentu untuk berkomunikasi dengan komputer.
Baca: Bersaing dengan Robot? Kuncinya Ada di Sekolah
Dengan mendeteksi nuansa dari komunikasi non-verbal antarmanusia, robot akan memerhatikan ruang-ruang sosial yang ada. Selain itu, mengetahui apa yang dilakukan orang-orang di sekitarnya, dan bagaimana suasana hati mereka. Mobil yang dapat mengemudi sendiri akan mendapat peringatan awal ketika seorang pejalan kaki akan melewati jalan dengan mengamati bahasa tubuhnya.
Mesin yang dapat memahami perilaku manusia akan memungkinkan pendekatan baru untuk memberikan diagnosis perilaku dan rehabilitasi bagi orang yang mengalami autisme, diseleksia, dan depresi. "Kita berkomunikasi hampir sama banyaknya dengan pergerakan tubuh kita," kata Sheikh, seperti dikutip dari laman berita Science Daily. "Tapi komputer kurang lebih tidak bisa melihat itu."
Dalam olahraga, mendeteksi gerakan akan memungkinkan komputer, tidak hanya melacak posisi setiap pemain di arena permainan. Namun juga mengetahui apa yang dilakukan pemain dengan tangan, kaki, dan kepala mereka setiap saat. Metode ini bisa digunakan untuk acara yang sedang berlangsung atau diaplikasikan pada rekaman video.
Baca: Ada Ribuan Sampah di Orbit Bumi, Ilmuwan Siapkan Robot Pembersih
Untuk mendorong lebih banyak penelitian dan penerapan komputer robot pendeteksi ini, para peneliti telah merilis kode komputer untuk situasi banyak orang dan perkiraan gerakan tangan. Kode tersebut telah banyak digunakan oleh kelompok-kelompok penelitiaan dan lebih dari 20 kelompok komersil, termasuk perusahaan otomotif yang telah mengungkapkan ketertarikan untuk mengatur perizinan dari teknologi tersebut.
Sheikh dan rekan-rekannya akan menunjukkan laporan dari metode aituasi banyak orang dan perkiraan gerakan tangan pada CVPR 2017 (Computer Vision and Pattern Recognition Conference), pada 21-26 Juli mendatang, di Honolulu.
Menurut Sheikh, melihat banyak orang pada waktu bersamaan, khususnya saat mereka saling berinteraksi, memberikan beberapa tantangan. Menggunakan program untuk melacak gerakan seseorang tidak membuahkan hasil yang baik ketika diterapkan pada setiap orang dalam sebuah kelompok, terutama saat kelompok tersebut bertambah besar.
Sheikh dan rekan-rekannya kemudian melakukan pendekatan bottom-up pada studi kali ini. Cara bottom-up bisa mengidentifikasi setiap bagian tubuh dalam situasi kelompk besar.
Baca: UGM Juara Umum Kontes Robot Indonesia 2017
Tantangan, Sheikh menjelaskan, justru datang saat hendak mendeteksi tangan. Saat orang menggunakan tangan mereka untuk memegang sesuatu dan bergerak, kamera tidak melihat semua bagian tangan pada saat yang sama. Tidak seperti wajah dan tubuh, jumlah data mengenai gambar-gambar tangan dengan keterangan setiap bagian dan posisi masih kurang banyak.
Meski begitu, untuk setiap gambar yang hanya menunjukkan satu bagian tangan, biasanya muncul gambar tangan secara penuh dari sudut pandang berbeda atau gambar lain yang melengkapi bagian tangan tersebut. "Saat itulah kami mulai menggunakan Panoptic Studio," kata Hanbyul Joo, mahasiswa doktoral di bidang robot.
Satu gambar, Joo menjelaskan, akan memberikan 500 gambaran dari tangan seseorang, juga keterangan mengenai posisi dari tangan tersebut akan secara otomatis ditambahkan. "Tangan terlalu kecil untuk dideteksi oleh sebagian besar kamera kami, namun, untuk penelitian ini kami menggunakan 31 kamera berdefinisi tinggi dengan tetap menghasilkan data yang jumlah besar," ujarnya.
Baca: Google Danai Proyek Jurnalisme oleh Robot
Panoptic Studio, menurut Joo, sangat melengkapi penelitian mereka dalam bidang robot pendeteksi ini. Kini, studio tersebut sedang mengerjakan detektor tubuh, wajah, dan tangan dengan melatih semuanya secara bersamaan. Penelitian yang juga sedang berkembang adalah perpindahan bentuk 2D dari manusia ke bentuk 3D. Ketika Panoptic Studio dibangun satu dekade lalu, didukung National Science Foundation, belum jelas dampak apa yang akan diberikan studio ini.
"Sekarang, kami mampu melewati beberapa hambatan teknis, terutama karena pembangunan oleh NSF sepuluh tahun yang lalu," Sheikh menjelaskan. "Kami membagikan kodenya, sekaligus data yang dihasilkan dari Panoptic Studio agar bisa dikembangkan banyak pihak."
Baca: Mahasiswa Unair Bikin Robot Pembasmi Bakteri Penyebab Infeksi
Simak berita menarik lainnya tentang robot hanya di kanal Tekno Tempo.co.
SCIENCE DAILY | CARNEGIE MELLON UNIVERSITY | LIDWINA TANUHARDJO | AMRI MAHBUB
