MENGAJARI robot untuk memainkan alat musik biasanya membutuhkan pemrograman yang rumit. Setiap nada dan posisi jari harus diatur sejak awal. Namun, sebuah terobosan baru berhasil mendobrak batasan tersebut setelah sebuah robot tangan mampu memainkan kembali melodi yang belum pernah didengarnya, hanya dalam sekali percobaan.
Robot yang diberi nama Musician Hand ini dikembangkan di laboratorium milik Hesam Azadjou, seorang kandidat doktor di Viterbi School of Engineering, University of Southern California (USC). Alih-alih diberi data instrumen yang besar, robot berkaki empat jari ini dibiarkan mengeksplorasi tuts piano secara acak selama dua menit untuk merekam suara dan gerakan jarinya sendiri, proses yang mirip dengan cara bayi mempelajari fungsi tubuh mereka.
Setelah proses acak tersebut, robot ini mampu mendengar melodi baru sepanjang 30 nada dan langsung memainkannya kembali dengan tepat tanpa koreksi. Menggunakan motor listrik kecil yang menggerakkan tali mirip tendon manusia, perangkat lunak di dalamnya berhasil menerjemahkan suara menjadi gerakan tekanan jari yang akurat.
Lolos Tes Buta Melawan Manusia
Untuk menguji kemampuannya, tim peneliti menggelar tes buta yang dinilai oleh dua pakar musik. Robot ini diuji bersama empat pianis terlatih dan lima pemula untuk memainkan lagu berdasarkan pendengaran (by ear). Hasilnya, performa Musician Hand setara dengan pemain terlatih dan jauh melampaui kemampuan para pemula. Bahkan, juri kerap kali tidak bisa membedakan mana permainan robot dan mana yang dimainkan oleh manusia.
Francisco Valero-Cuevas, profesor teknik biomedis di USC yang memimpin proyek ini, menjelaskan bahwa metode ini disebut perceptual robotics. Sistem ini menolak asumsi lama bahwa robot harus memiliki informasi sempurna sebelum bertindak.
“Tumit Achilles dari robotika tradisional adalah asumsi bahwa informasi yang sempurna diperlukan untuk bertindak dengan baik,” ujar Valero-Cuevas.
Potensi Luar Biasa di Bidang Kesehatan
Keberhasilan proyek yang dipublikasikan dalam Journal of The Royal Society Interface ini membuka peluang pemanfaatan yang luas, khususnya di bidang terapi medis seperti pemulihan stroke atau penyakit Parkinson.
Valero-Cuevas menggambarkan masa depan di mana setelan robotik (exoskeleton) dapat mempelajari cara berjalan alami pasien tak lama setelah didiagnosis. Seiring berkembangnya penyakit, setelan tersebut akan beralih menjadi mode pembantu untuk mengarahkan kembali tubuh ke gerakan alami pasien tanpa perlu pemrograman ulang yang mahal.
Di sisi lain, Azadjou melihat teknologi ini bisa diterapkan dalam terapi fisik di rumah. Robot dapat meniru teknik langsung dari terapis dan menyesuaikan latihan secara real-time berdasarkan respons tubuh pasien.
“Dengan dua menit pelatihan dan sebuah laptop sederhana, sistem ini belajar melakukan sesuatu yang secara intrinsik adalah milik manusia: ekspresi artistik,” pungkas Valero-Cuevas. (Earth/Z-2)