Ilmuwan mengembangkan robot yang cocok dengan ekspresi manusia

Para ilmuwan telah mengembangkan kepala robotik yang cocok dengan ekspresi manusia di sekitar secara real time, berkat wajah biru yang bisa dilipat.

Disebut Eva, bot otonom tersebut menggunakan pembelajaran mendalam, salah satu bentuk kecerdasan buatan (AI), untuk “ membaca ” dan kemudian mencerminkan ekspresi wajah manusia, melalui kamera.

Eva dapat mengekspresikan enam emosi dasar – kemarahan, jijik, ketakutan, kegembiraan, kesedihan, dan kejutan, serta “berbagai reaksi yang lebih bernuansa”.

“ Otot ” buatan – tepatnya kabel dan motor – menarik titik-titik tertentu di wajah Eva, meniru otot-otot di bawah kulit kita.

Para ilmuwan di Universitas Columbia di New York City mengatakan ekspresi wajah mirip manusia pada wajah robot dapat meningkatkan kepercayaan antara manusia dan rekan robot serta pengasuhnya.

BAGAIMANA EVA BEKERJA?

Manusia menyadari ekspresi wajah yang berbeda di depan kamera, yang mentransmisikan gambar secara real time di layar kecil, diarahkan ke wajah robot.

Eva kemudian mengandalkan kumpulan emosi wajah, untuk mereproduksi ekspresi wajah tertentu.

Ini dicapai dengan “otot” buatan – kabel dan motor terkomputerisasi – di bawah kulit birunya.

Peneliti mengatakan Eva bisa meniru gerakan lebih dari 42 otot kecil yang menempel di berbagai titik di kulit dan tulang wajah manusia.

Sebagian besar robot saat ini dikembangkan untuk meniru kemampuan manusia seperti meraih, mengangkat, dan bergerak dari satu tempat ke tempat lain.

Oleh karena itu, satu detail yang cenderung kurang adalah ekspresi wajah yang mirip manusia. Peneliti menunjukkan bahwa robot cenderung “memakai wajah kosong dan statis seperti pemain poker profesional.”

Wajah biru cerah Eva terinspirasi oleh Blue Man Group – sebuah perusahaan seni pertunjukan Amerika yang menampilkan tiga seniman bisu berwajah biru.

READ  Samsung Galaxy Z Fold 4, Z Flip 4 menerima pembaruan One UI 5 berbasis Android 13

“ Ide EVA terbentuk beberapa tahun yang lalu ketika siswa saya dan saya mulai memperhatikan robot di lab kami yang melihat kami melalui mata plastik googly, ” kata Hod Lipson, direktur Lab Mesin Kreatif di Universitas Columbia.

Lipson mengamati tren serupa di toko bahan makanan, di mana ia menemukan robot pengisian yang memakai lencana nama dan, dalam satu kasus, robot yang mengenakan topi rajutan tangan.

“Orang-orang sepertinya memanusiakan rekan robot mereka dengan memberi mereka mata, identitas atau nama,” katanya.

“ Bikin kami bertanya-tanya, jika mata dan pakaian berfungsi, mengapa tidak dibuat robot yang memiliki wajah manusia super ekspresif dan responsif? ”

Fase pertama proyek ini dimulai di lab Lipson beberapa tahun lalu ketika tim membangun payudara tanpa tubuh Eva, dengan titik otot berbeda yang dikendalikan oleh komputer.

Tim tersebut menggunakan pencetakan 3D untuk membuat bagian-bagian berbentuk rumit yang pas dengan tengkorak Eva.

Para peneliti kemudian menggunakan proses pelatihan multi-langkah untuk memungkinkan Eva membaca dan meniru wajah manusia di sekitarnya secara real time.

Pertama, mereka harus mengajari Eva seperti apa wajahnya sendiri. Untuk melakukan ini, tim merekam berjam-jam rekaman dia melakukan serangkaian wajah acak.

Eva terlihat di sini selama fase pelatihan - membuat ekspresi wajah acak saat merekamnya di kamera

Eva terlihat di sini selama fase pelatihan – membuat ekspresi wajah acak saat merekamnya di kamera

Kemudian, seperti manusia yang melihat dirinya sendiri di Zoom, jaringan saraf internal Eva belajar mengaitkan berbagai wajah dalam rekaman video dengan gerakan otot yang diperlukan untuk membuatnya.

Dengan kata lain, Eva bisa melihat dirinya membuat wajah tertentu (seperti wajah bahagia) dan belajar mereproduksinya.

Langkah terakhir pada dasarnya adalah mengganti wajah Eva sendiri dengan wajah manusia dalam prosesnya, ditangkap di kamera, yang menggunakan jaringan saraf kedua.

READ  YouTube sekarang akan memungkinkan pengguna Android untuk memutar video dalam 4K

Setelah beberapa penyempurnaan dan pengulangan, Eva memperoleh kemampuan untuk membaca gerakan wajah manusia dari kamera dan merespons dengan meniru ekspresi wajah manusia itu.

Setelah berminggu-minggu menarik kabel untuk membuat EVA tersenyum, mengerutkan kening, atau terlihat kesal, tim tersebut memperhatikan bahwa wajah Eva yang biru dan tanpa tubuh dapat menimbulkan reaksi emosional dari rekan-rekan labnya.

Manusia menyadari ekspresi wajah yang berbeda di depan kamera, yang mentransmisikan gambar secara real time di layar kecil, diarahkan ke wajah robot.

Manusia menyadari ekspresi wajah yang berbeda di depan kamera, yang mentransmisikan gambar secara real time di layar kecil, diarahkan ke wajah robot.

Wajah biru cerah Eva terinspirasi oleh Blue Man Group - sebuah perusahaan seni pertunjukan Amerika yang menampilkan tiga seniman bisu berwajah biru (foto)

Wajah biru cerah Eva terinspirasi oleh Blue Man Group – sebuah perusahaan seni pertunjukan Amerika yang menampilkan tiga seniman bisu berwajah biru (foto)

“Saya sedang mengurus bisnis saya sendiri suatu hari ketika Eva tiba-tiba memberi saya senyuman lebar dan ramah,” kata Lipson. “ Saya tahu itu murni mekanis, tetapi saya mendapati diri saya tersenyum secara refleks. ”

Meskipun Eva masih merupakan eksperimen laboratorium hari ini, teknologi semacam itu mungkin suatu hari nanti memiliki aplikasi yang bermanfaat di dunia nyata.

Misalnya, robot yang mampu merespons berbagai bahasa tubuh manusia akan berguna di tempat kerja, rumah sakit, sekolah, dan rumah.

“Ada batasan untuk apa kita sebagai manusia dapat terlibat secara emosional dengan chatbot berbasis cloud atau speaker rumah pintar tanpa tubuh,” kata Lipson.

“Otak kita tampaknya merespons robot dengan baik yang memiliki semacam keberadaan fisik yang dapat dikenali.

APA ITU PEMBELAJARAN DALAM?

Pembelajaran mendalam adalah bentuk pembelajaran mesin yang melibatkan algoritme yang memiliki berbagai aplikasi.

Ini adalah area yang terinspirasi oleh otak manusia dan berfokus pada pembangunan jaringan saraf tiruan.

Ini pada awalnya dibentuk atas dasar simulasi otak dan untuk membuat algoritma pembelajaran lebih baik dan lebih mudah digunakan.

READ  Samsung Galaxy S24 Ultra berikutnya dapat menampilkan sensor telefoto baru

Memproses data kompleks dalam jumlah besar kemudian menjadi lebih mudah dan memungkinkan peneliti mempercayai algoritme untuk menarik kesimpulan yang tepat berdasarkan parameter yang ditentukan oleh peneliti.

Algoritme khusus tugas yang ada lebih baik untuk tugas dan tujuan tertentu, tetapi pembelajaran mendalam memungkinkan cakupan pengumpulan data yang lebih luas.

Written By
More from Kaden Iqbal
Versi khusus Ferrari 812 diluncurkan dengan 830 tenaga kuda pada 9.500 rpm
Setelah serangkaian rumor dan foto mata-mata yang tak ada habisnya, 812 Superfast...
Read More
Leave a comment

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *