Liputan6.com, Tamil Nadu - Meskipun American Sign Language (ASL) telah menjadi salah satu alat komunikasi bagi komunitas tuli dan bisu di beberapa negara selama lebih dari dua abad, penguasaan bahasa isyarat itu masih agak langka di kalangan masyarakat yang lebih besar.
Dan meskipun ada pembicaraan tentang peningkatan aksesibilitas dalam teknologi, masyarakat belum melihat produk luas yang benar-benar intuitif yang memungkinkan pengguna ASL mengekspresikan diri melalui perangkat lunak dengan kecepatan dan efisiensi yang telah datang ke alat-alat seperti perangkat lunak pengenalan suara atau penerjemah bahasa.
Advertisement
Inilah sebabnya mengapa sebuah penemuan oleh seorang siswa di India membuat orang cukup terkesan.
Seorang mahasiswa Compuer Science tahun ketiga di Institut Teknologi Vellore Tamil Nadu, India baru-baru ini berbagi di profil LinkedIn-nya tentang bagaimana dia berhasil mengembangkan model kecerdasan buatan (AI) yang dapat menerjemahkan penandatanganan ASL ke dalam bahasa Inggris secara instan.
Priyanjali Gupta mengungkapkan bahwa dia mengembangkan model menggunakan API deteksi objek TensorFlow - antarmuka perangkat lunak yang dibangun dari salah satu perpustakaan pembelajaran mesin paling populer di dunia yang dirancang oleh Google.
Model sejauh ini telah mampu menerjemahkan tanda-tanda menggunakan transfer belajar dari model pra-terlatih yang disebut ssd_mobilenet, demikian seperti dikutip dari Mashable Asia, Minggu (22/2/2022).
Dalam posting-nya, dia menurunkan kemampuan modelnya dengan menandatangani beberapa kata ASL populer, yang diambil oleh AI dan segera diterjemahkan ke dalam kata-kata bahasa Inggris.
"Dataset dibuat secara manual dengan menjalankan file Image Collection Python yang mengumpulkan gambar dari webcam Anda untuk semua tanda-tanda di bawah ini yang disebutkan dalam Bahasa Isyarat Amerika: Halo, saya mencintaimu, Terima kasih, Tolong, Ya, dan Tidak," jelasnya.
* Untuk mengetahui kebenaran informasi yang beredar, silakan WhatsApp ke nomor 0811 9787 670
Menerima Beragam Respons Positif dan Masukan
Postingannya di LinkedIn sejauh ini telah mendapat lebih dari 60.000 reaksi, dengan banyak yang ingin tahu tentang desain dan metodologi yang digunakan untuk menghasilkan model.
Menanggapi satu komentar kritis, dia mengakui bahwa sementara dia memanfaatkan model pra-terlatih untuk menghasilkan sendiri, dia yakin bahwa komunitas open-source pada akhirnya akan dapat membangun konsep-konsep seperti itu untuk mudah-mudahan mengembangkan AI yang lebih cocok untuk tugas yang lebih kompleks dalam nada yang sama.
"Untuk membangun model pembelajaran mendalam dari awal hanya untuk deteksi tanda adalah masalah yang sangat sulit, tetapi bukan tidak mungkin," tulisnya.
"Dan saat ini saya hanya seorang siswa amatir tetapi saya belajar dan saya percaya cepat atau lambat komunitas open-source kami sendiri yang jauh lebih berpengalaman dan dipelajari daripada saya akan menemukan solusi, dan mungkin kami dapat memiliki model pembelajaran mendalam semata-mata untuk bahasa isyarat. "
Jadi sementara itu tidak tampak seolah-olah desain hampir berada di dekat tingkat yang dibutuhkan untuk adopsi luas, masih cukup keren untuk melihat bagaimana inovator muda membuat langkah sadar untuk memenuhi kebutuhan niche bagi mereka yang memiliki hambatan dalam komunikasi.
Mudah-mudahan, ini dapat menjadi indikator bahwa teknologi yang diperlukan untuk membantu komunitas tuli dan bisu untuk dengan mudah dan cepat berkomunikasi dengan seluruh dunia akan membuahkan hasil lebih cepat daripada nanti.
Advertisement
