Para peneliti Columbia Engineering dalam studi terbarunya mengungkapkan sebuah teknik visi komputer untuk memberi perasaan yang lebih intuitif tentang apa yang akan terjadi selanjutnya dengan memanfaatkan asosiasi tingkat tinggi antara manusia, hewan, dan objek.
“Algoritme kami adalah langkah menuju mesin yang mampu membuat prediksi yang lebih baik tentang perilaku manusia, dan dengan demikian mengoordinasikan tindakan mereka dengan kami,” kata Carl Vondrick, asisten profesor ilmu komputer di Columbia, yang mengarahkan penelitian, yang dipresentasikan di Konferensi Internasional tentang Visi Komputer dan Pengenalan Pola pada 24 Juni 2021.
“Hasil kami membuka sejumlah kemungkinan untuk kolaborasi manusia-robot, kendaraan otonom, dan teknologi bantu.“
Sistem prediksi perilaku manusia lewat Video. Foto : Columbia Engineering
Menurut para peneliti, metode ini merupakan yang paling akurat sampai kini dalam hal memprediksi peristiwa aksi video hingga beberapa menit kedepan.
Setelah menganalisis ribuan jam film, permainan olahraga, dan acara, sistemnya belajar memprediksi ratusan aktivitas, mulai dari berjabat tangan hingga berbenturan kepalan tangan.
Ketika tidak dapat memprediksi tindakan tertentu, ia menemukan konsep tingkat yang lebih tinggi yang menghubungkannya.
Upaya sebelumnya dalam pembelajaran mesin prediktif (Predictive Machine Learning), termasuk yang dilakukan oleh tim, telah berfokus pada memprediksi hanya satu tindakan pada satu waktu.
Algoritma kemudian memutuskan apakah akan mengklasifikasikan tindakan sebagai pelukan, tos, jabat tangan, atau bahkan non-aksi seperti abaikan.
Tetapi ketika ketidakpastian tinggi, sebagian besar model pembelajaran mesin tidak dapat menemukan kesamaan di antara opsi yang memungkinkan.
Mahasiswa PhD Teknik Columbia, Didac Suris dan Ruoshi Liu memutuskan untuk melihat masalah prediksi jarak jauh dari sudut yang berbeda.
“Tidak semua hal di masa depan dapat diprediksi,” kata Suris, salah satu penulis utama makalah tersebut.
“Ketika seseorang tidak dapat meramalkan dengan tepat apa yang akan terjadi, mereka memainkannya dengan aman dan memprediksi pada tingkat abstraksi yang lebih tinggi. Algoritma kami adalah yang pertama mempelajari kemampuan ini untuk menalar secara abstrak tentang peristiwa di masa depan.”
Kerangka matematis yang dikembangkan oleh para peneliti memungkinkan mesin untuk mengatur peristiwa dengan seberapa dapat diprediksi mereka di masa depan.
Misalnya, kita tahu bahwa berenang dan berlari adalah dua bentuk olahraga. Teknik baru belajar bagaimana mengkategorikan kegiatan ini sendiri.
Sistem menyadari ketidakpastian, memberikan tindakan yang lebih spesifik ketika ada kepastian, dan prediksi yang lebih umum ketika tidak ada.
Teknik ini dapat menggerakkan komputer lebih dekat untuk mengukur situasi dan membuat keputusan yang bernuansa, ketimbang tindakan yang telah diprogram sebelumnya, kata para peneliti.
Jika sistem dapat bekerja dalam pengaturan yang beragam, ada banyak kemungkinan untuk menggunakan mesin dan robot yang dapat meningkatkan keselamatan, kesehatan, dan keamanan kita sebagai manusia,
Para grup peneliti berencana untuk terus meningkatkan kinerja algoritma mesin tersebut dengan kumpulan data dan komputer yang lebih besar, dan bentuk geometri lainnya.
BACA JUGA :
