Sebuah tim peneliti di MIT - Mahasiswa Ilmu Komputer, Yale Song dengan mentornya, Randall Davis, dan periset dari Artificial Intelligence Laboratory, David Demirdjian - hadir untuk menjawab pertanyaan tersebut
Mereka kini mengembangkan sistem mirip Kinect yang digunakan Microsoft Xbox 360 alias permainan video game dengan sensor gerakan tangan pemain. Namun ketika mereka mengawali proyek tersebut, Kinect belumlah ada. Sistem ini dapat mengenali bentuk tubuh dan posisi tangan dalam tiga dimensi (3D).
Di sini, kamera stereo tunggal digunakan sebagai pelacak tubuh anggota kru. Sementara untuk mendeteksi gerakan masing-masing kru, peneliti mengembangkan piranti lunak khusus kustomisasi.
Cara kerjanya, seperti yang dituturkan oleh laman teknologi, Wired, kamera menangkap gambar 3D anggota kru dan menghapus gambar-gambar latar belakang. Alat itu kemudian mengkalkulasi postur tubuh yang sesungguhnya dengan kerangka model dalam pusat data lalu menentukan mana yang paling cocok
Begitu alat memahami posisi tubuh tersebut, maka letak tangan pun bisa diprediksi. Piranti ini mengabaikan area sekitar, fokus pada posisi, bentuk, dan ukuran tangan serta pergelangan tangan. Kemudian piranti memperkirakan gerakan yang sedang dilakukan, misal kru membuka telapak tangan, mengepalkan tinju, atau mengepal dengan ibu jari menunjuk ke bawah.
Tantangan terbesar dari teknologi ini ialah menciptakan software tanpa waktu lama untuk menganalisa, apalagi hingga menunggu kru berhenti bergerak. Pasalnya, aktivitas di atas dek kapal induk ialah pergerakan konstan, setiap beberapa detik kru melakukan gerakan tangan dan posisi tubuh baru untuk membantu pilot terbang atau mendarat.
"Kita tidak bisa hanya memberikan input berupa ribuan [video] frame, karena piranti ini akan mengambil selamanya," kata Song dalam siaran pers. Alih-alih ia ia memasukkan serangkaian pose singkat tubuh dengan durasi sekitar 60 frame (kira-kira tiga detik dari video). Urutan pun saling tumpang tindih. Piranti itu juga cenderung mengandalkan probabilitas ketimbang hitungan presisi.
Dalam tes, algoritma berhasil mengidentifikasi gerak tubuh dengan ketepatan 76 persen . Cukup mengesankan, tapi tidak cukup baik ketika anda harus membimbing pesawat berharga jutaan dolar di atas dek kecil di tengah lautan. Tapi Song memperkirakan dia dapat meningkatkan akurasi sistem dengan mempertimbangkan posisi lengan dan posisi tangan secara terpisah.(Sumber : Republika)
