Penyimpan Kecerdasan Lumen, Part-2

Skematik Umum

Skematik diagram blok IO Robot Lumen, termasuk di dalamnya jaringan internet, 6 jenis sensor dan aktuator gerakan/suara yang ada pada sebuah Robot Lumen bisa dilihat pada gambar di atas.

Seperti yang telah umum diketahui, kegiatan dari Robot Lumen secara default akan dilaksanakan sebagaimana diperintahkan atau diprogramkan, dan secara default tidak ada proses direkam atau disimpan dalam database, sehingga tidak ada proses pembelajaran dari kegiatannya.

Apa yang tertangkap sensor kamera, apa yang masuk sensor microphone, apa yang tertangkap sensor sonar dan sensor sentuhan, semuanya lewat dan berlangsung begitu saja. Begitu juga penggunaan postur tubuh dan tingkat kekakuan persendian dalam gerakan, serta suara yang keluar dari speaker semuanya lewat dan berlangsung begitu saja.

Maka untuk membuat Robot Lumen bisa mengenali dan belajar dari lingkungan serta aktivitasnya, kita perlu bantuan streaming server, dimana diakusisi 3 jenis data streaming, yaitu:

1. Camera stream, yaitu mengambil data visual berupa wajah dan obyek yang ditemuinya. Selanjutnya pada gambar wajah dan obyek tersebut akan dilakukan proses pengenalan melalui pembandingan dengan gambar wajah dan obyek yang sudah ada dalam database, untuk selanjutnya diidentifikasi apakah dikenali atau gambar wajah dan obyek baru. Bila gambar wajah dan obyek itu baru ditemui dan belum dikenali, maka Robot Lumen akan menanyakan identitas gambar wajah dan obyek tersebut.
2. Audio stream, yaitu mengambil data suara pembicara dan isi pembicaraan. Suara pembicara selanjutnya akan dibandingkan dengan data suara pembicara yang sudah ada di dalam server database untuk proses identifikasi pembicara, bila suara pembicara baru, maka akan ditanyakan identitas pemilik suara itu untuk identifikasi. Sedangkan isi pembicaraan akan diproses dalam aplikasi pengenalan pembicaraan dan dikonversi menjadi teks untuk selanjutnya diproses dalam aplikasi NLP (pemrosesan bahasa natural) untuk direspon isi pembicaraannya sesuai maksud pembicara.
3. Motion stream, yaitu mengambil data gerakan berupa jalan yang dilalui dan postur tubuh yang diperlukan dalam melaksanakan jalan tersebut. Jalan yang dilalui bisa karena melaksanakan program yang telah ditentukan atau mengikuti jalan seseorang pengunjung pameran sambil melakukan suatu tindakan seperti memberi petunjuk lokasi pameran.

Ketiga data streaming itu diolah dengan aplikasi yang sesuai, dan disalurkan melalui kanal data yang sesuai agar bisa disimpan dalam database, untuk menjadi bahan laporan kegiatan, dan juga sebagai bentuk pembelajaran dari kejadian yang ada di lingkungan Robot Lumen ini.

Tentang Database Lumen

Data yang didapatkan dari streaming kamera, streaming audio, dan streaming gerakan tersebut akan memperkaya data yang sudah ada di dalam database secara real-time. Di samping data streaming dari aktivitas Robot Lumen, data lain yang saat ini dimiliki Lumen Database Server adalah data ilmu pengetahuan baku dari Yago/Wikipedia, dan data pribadi para periset Lumen sebagai pembanding baku untuk identitas, wajah dan suara.

Untuk pengembangannya, direncanakan data dari berbagai sumber di internet seperti YouTube dan sumber lainnya akan tersedia secara bertahap sesuai kebutuhan, sebagaimana tercantum dalam bagian satu dari rangkaian dokumen ini, silahkan klik disini untuk lebih detilnya.

Secara garis besar ada 2 komponen dari Lumen Database Server, yaitu Lumen Persistence Application, dan Knowledge Repository Database, yang keduanya akan bekerjasama untuk mendukung fungsi server database Lumen.

Lumen Persistence Application

Lumen Persistence Application adalah serangkaian program yang digunakan untuk mengelola data yang masuk dan yang keluar. Adapun rangkaian program persistence disusun dengan bahasa Groovy yang menggunakan syntax Java dan Java Script. Sejauh ini aplikasi pada folder lumen/pesistence yang sudah dibuat dan sudah berjalan untuk hal yang sederhana bisa dilihat pada gambar di atas.

Ada pula list program lainnya di folder lumen-sdk sebagai berikut:

Setelah program dijalankan, maka output sementara adalah sebagai berikut

bisa dilihat pada baris ke-4 dari bawah, bahwa ada satu route yang telah aktif dalam server, dan pada baris terbawah sudah disampaikan adanya 1 data yang sudah tersedia dan siap diserahkan kepada browser yang melakukan query. Hasilnya adalah sebagai berikut:

Ini adalah hasil tahap pertama dari server database Lumen, yang sementara hanya berisi 1 data dengan hanya satu jenis query. Tahapan berikutnya adalah memperbanyak pilihan query dan menambah data dari input manual maupun data akuisisi dari Yago/Wikipedia, yang direncanakan akan siap semua pada tanggal 6 Februari 2015