LOS ANGELES – Para peneliti di Universitas California, Amerika Serikat (AS) baru-baru ini mengembangkan alat penutup tenggorokan yang dapat mengemudi sendiri yang menggunakan pembelajaran mesin untuk mengubah gerakan otot menjadi ucapan, sehingga membantu orang tanpa AIDS untuk berkomunikasi dengan suaranya.
John Chen, asisten profesor di Departemen Bioteknologi di Universitas California, Los Angeles, mendapat ide untuk menciptakan perangkat non-invasif untuk membantu berbicara setelah merasa lelah karena belajar berjam-jam. Dia mulai berpikir tentang cara membantu seseorang berbicara tanpa menggunakan pita suara, dan dengan bantuan rekan-rekannya di Universitas California, dia mengembangkan patch inovatif yang akan menempel di tenggorokan pengguna dan menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk mengungkapkan gerakan otot mereka secara verbal. .
Perangkat ringan ini tahan keringat dan menggunakan gerakan otot pengguna untuk menghasilkan listrik, sehingga tidak memerlukan baterai untuk beroperasi.
Dalam sebuah penelitian yang dipublikasikan di Nature Scientific Journal, Prof. Jun Chen dan timnya menjelaskan cara kerja obat tempel tenggorokan seberat 7,2 gram untuk memberikan potensinya. Perangkat mungil ini terdiri dari lima lapisan tipis, termasuk bahan yang merespons gerakan halus otot tenggorokan. Saat pemakainya melakukan gerakan yang diperlukan untuk mengucapkan sebuah kalimat, materi tersebut merespons dengan menghasilkan sinyal listrik yang dapat diterjemahkan ke dalam ucapan menggunakan teknologi pembelajaran mesin.
Lapisan luar tambalan terbuat dari bahan silikon yang lembut dan fleksibel, sedangkan lapisan tengah terbuat dari silikon dan mikromagnet serta menghasilkan medan magnet yang berubah seiring dengan pergerakan otot. Dua lapisan perantara lainnya terbuat dari gulungan kawat tembaga yang mengubah perubahan medan magnet menjadi pulsa listrik.
Dalam eksperimen yang dirinci dalam penelitian mereka, Chen dan rekan-rekannya memasukkan impuls listrik ke algoritma pembelajaran mesin, yang akhirnya mengubahnya menjadi frasa lisan. Untuk melatih algoritme, delapan peserta penelitian harus mengucapkan lima kalimat pendek masing-masing 100 kali sambil mengenakan penutup kepala sehingga algoritme dapat belajar mengaitkan setiap kalimat dengan gerakan otot spesifik mereka.
Studi tersebut menemukan bahwa algoritme tersebut sekitar 95 persen akurat dalam menerjemahkan impuls listrik dari tambalan menjadi ucapan, baik saat kalimat diucapkan dengan keras maupun saat diucapkan “dengan pelan”.
Hal ini menunjukkan bahwa algoritme tersebut dapat dengan andal menafsirkan sinyal dan menerjemahkannya ke dalam ucapan, namun Prof. Chen juga mencatat bahwa penelitiannya memiliki keterbatasan. Pengujian dibatasi pada delapan orang yang mengucapkan lima kalimat, dan tidak satupun dari mereka yang mengalami gangguan bicara. Selain itu, meskipun patch tersebut terbukti efektif dalam penelitian yang lebih besar, logistik untuk memproduksinya secara massal masih belum diketahui.
Namun, patch tenggorokan dianggap sebagai perkembangan yang sangat menjanjikan, mengingat sekitar 30% orang akan mengalami setidaknya satu gangguan suara dalam hidup mereka dan alternatif yang ada, seperti elektrolaring, bersifat invasif, mahal, atau keduanya.
(anak perempuan)