Ilmu Komputer dan Kolaborasi Interdisipliner di Columbia: Proyek di Dua Labs – Kolaborasi interdisipliner diperlukan saat ini karena masalah yang sulit—dalam kedokteran, ilmu lingkungan, biologi, keamanan dan privasi, dan rekayasa perangkat lunak—bersifat interdisipliner. Terlalu kompleks untuk ditampung dalam satu atau bahkan dua disiplin ilmu, mereka membutuhkan upaya kolektif dari mereka yang memiliki jenis keahlian dan perspektif berbeda.
Ilmu Komputer dan Kolaborasi Interdisipliner di Columbia: Proyek di Dua Labs
dotdiva – Ilmuwan komputer sangat dibutuhkan sebagai kolaborator, dan bukan hanya karena komputer sangat diperlukan di hampir semua bidang saat ini. Pendekatan komputasi, atau algoritmik, di mana tugas secara sistematis didekomposisi menjadi bagian-bagian komponennya sendiri merupakan teknik pemecahan masalah yang kuat yang mentransfer lintas disiplin ilmu.
Baca Juga : Kolaborasi Sejawat Selama Pembelajaran Ilmu Komputer K-12
Teknik baru dalam pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, robotika, grafik komputer, visualisasi, dan augmented reality memungkinkan untuk menyajikan dan memikirkan informasi dengan cara yang tidak mungkin dilakukan sebelumnya.
Manfaat mengalir dua arah. Kolaborasi menawarkan ilmuwan komputer kesempatan untuk mengerjakan masalah baru yang mungkin tidak mereka pertimbangkan. Dalam beberapa kasus, kolaborasi dapat mengubah arah penelitian mereka sendiri.
“Kolaborasi paling sukses berkisar pada masalah yang menarik semua orang yang terlibat,” kata Julia Hirschberg , ketua Departemen Ilmu Komputer Columbia. Dia menambahkan bahwa kolaborasi seringkali membutuhkan waktu dan negosiasi. “Mungkin perlu beberapa saat untuk mengetahui apa yang menarik bagi Anda, apa yang menarik bagi mereka, tetapi pada akhirnya Anda akan menemukan cara untuk membuat kolaborasi itu relevan bagi Anda berdua.”
Di pendidikan tinggi, lebih banyak upaya dilakukan untuk mempromosikan kolaborasi fakultas-fakultas lintas departemen sambil juga mempersiapkan siswa untuk menjangkau lintas batas disiplin. Di Columbia, Data Science Institute (DSI) mengumpulkan peneliti dari 11 dari 20 sekolah Columbia—termasuk School of International and Public Affairs, Columbia Medical Center, Columbia Law School—untuk menangani masalah di kota pintar, media baru, analitik kesehatan, analitik keuangan, dan keamanan siber. Sepenuhnya 80% dari fakultas ilmu komputer Columbia adalah anggota DSI.
Upaya interdisipliner lainnya didukung oleh penghargaan rektor yang dimaksudkan untuk mendorong kolaborasi antar sekolah dan departemen.
Departemen Ilmu Komputer juga memainkan perannya, baik individu secara informal menghubungkan orang bersama-sama atau melalui program yang lebih terstruktur seperti program IGERT Data to Solutions yang didanai NSF, yang melatih mahasiswa PhD dalam mengambil pendekatan multi-disiplin untuk mengintegrasikan pengumpulan data. Sebagai bagian dari misinya, IGERT mensponsori pembicaraan di mana peneliti di luar departemen menyajikan masalah menarik dari bidang mereka sendiri.
Pada musim semi 2015, salah satu pembicara tersebut adalah Pamela Smith , seorang profesor yang berspesialisasi dalam sejarah sains dan sejarah Eropa modern awal, dengan perhatian khusus pada kerajinan dan teknik sejarah. Pembicaraannya adalah di Proyek Membuat dan Mengetahui , yang berupaya meniru metode abad ke-16 untuk membuat pigmen, logam berwarna, koin, perhiasan, senjata api, dan benda-benda dekoratif.
Setelah pembicaraan, Hirschberg menyarankan Smith untuk menghubungi Steven Feiner , direktur Computer Graphics and User Interfaces Lab .
Memperbarui pengalaman membaca
Untuk Proyek Membuat dan Mengetahui, Smith dan murid-muridnya menciptakan kembali teknik-teknik sejarah dengan mengikuti resep-resep yang terdapat dalam sebuah manuskrip Prancis abad ke- 16 setebal 340 halaman. Ini trial and error; resep tidak memiliki ukuran yang tepat dan sering melewatkan detail tertentu sehingga perlu beberapa kali pengulangan untuk mendapatkan resep yang benar. Karena bahkan upaya awal yang “gagal” bisa sangat informatif, Smith meminta siswanya mendokumentasikan dan mencatat setiap langkah dan objek apa pun yang dihasilkan.
Hasilnya adalah koleksi artefak yang substansial, termasuk foto, video, teks, terjemahan, dan objek yang dibuat ulang menggunakan teknologi abad ke- 16. Tantangan bagi Smith adalah membuat konten ini mudah tersedia bagi orang lain.
Steven Feiner bekerja di bidang augmented reality, virtual reality, dan antarmuka pengguna 3D abad ke-21. Bersama-sama dia dan Smith berkolaborasi tentang bagaimana menggunakan teknologi dari lab Feiner untuk secara efektif menyajikan konten sejarah dengan cara yang dinamis dan meyakinkan kepada orang-orang tanpa akses ke manuskrip asli.
Solusi bersama mereka adalah membuat representasi virtual dari konten dapat dilihat dalam ruang 3D dan, jika tersedia, dalam konteks salinan fisik artefak dari lab Smith, semua terlihat melalui perangkat pintar dengan perangkat lunak yang sesuai. Konten—teks, gambar, video, dan simulasi objek 3D—secara alami diatur di sekitar resep.
Perangkat yang digunakan oleh lab Feiner berkisar dari smartphone dan tablet biasa hingga perangkat yang dirancang khusus untuk mendukung augmented reality, di mana konten virtual dapat dialami seolah-olah hadir secara fisik di dunia nyata.
Perangkat kelas atas ini termasuk ponsel cerdas dengan teknologi Tango Google dan komputer stereoscopic headworn Microsoft HoloLens, keduanya memiliki sensor yang digunakan untuk memodelkan dunia sekitar. Untuk melihat kombinasi konten virtual dan fisik, pengguna melihat melalui perangkat pintar, melihat dunia fisik melalui kamera perangkat dalam kasus smartphone atau tablet.
Perangkat lunak yang diinstal pada perangkat memadukan konten virtual dengan lingkungan fisik pengguna, dengan mempertimbangkan posisi saat ini dan orientasi lokasi perangkat di ruang angkasa, memberikan kesan bahwa konten virtual benar-benar ada di lingkungan nyata. Jika konten virtual menyertakan objek 3D, pengguna dapat bergerak relatif terhadap objek untuk melihatnya dari perspektif apa pun. Konten virtual dapat dilampirkan ke objek fisik, seperti foto yang dicetak atau bahkan ke lab Smith—baik ruang fisik atau model virtual yang dibuat oleh para peneliti.
Kedua lab bekerja sama untuk mengubah artefak Smith menjadi konten digital yang dapat dihubungkan bersama dan diatur dalam 3D dengan cara yang menjelaskan keterkaitan mereka. Kedua belah pihak diuntungkan karena pembelajaran terjadi di dua lab: Smith dan murid-muridnya memperoleh alat-alat baru dan kecakapan digital untuk menggunakannya dengan cara yang lebih baik dalam mempelajari bidang mereka sendiri.
Feiner dan murid-muridnya mendapatkan kesempatan untuk mengerjakan masalah yang mungkin tidak pernah mereka pikirkan sebelumnya dan untuk lebih memahami bagaimana menyajikan dan berinteraksi dengan informasi secara efektif dalam 3D—salah satu tema lab mereka. Seiring berjalannya proyek, Feiner dan murid-muridnya akan mengambil apa yang mereka pelajari dari bekerja dengan murid-murid Smith untuk lebih meningkatkan alat dan menjadikannya lebih umum sehingga orang lain dapat mengadaptasinya untuk proyek yang sama sekali berbeda.
Informasi lebih lanjut tentang kolaborasi dapat ditemukan di halaman Digital Making and Knowing Project sementara repositori foto ekstensif di akun Flicker proyek menunjukkan eksperimen rekonstruksi lab. Proyek terbaru dan pembaruan kelas diposting ke Twitter .
Ini hanya satu kolaborasi di lab Feiner; di sisi lain, seniman media baru Amir Baradaran menggabungkan teknologi augmented reality ke dalam dua karya seni, satu mengeksplorasi paralel antara kode dan puisi, dan yang lainnya melihat implikasi kepenulisan ketika penonton dapat membenamkan diri ke dalam sebuah karya seni dan mempengaruhi konten.
Isu seperti itu tidak serta merta masuk ke dalam pemikiran para ilmuwan komputer yang berfokus pada aspek teknis augmented reality. Kata Feiner, “Memiliki Baradaran di lab ini adalah kesempatan bagi kami untuk bekerja dengan orang lain yang membawa perspektif berbeda. Itu membuat kami menjadi insinyur yang lebih baik jika kami lebih sadar tentang bagaimana teknologi ini akan mengubah cara orang berinteraksi dengan dunia.”
Proyek ini secara khusus menunjukkan alasan lain bagi ilmuwan komputer untuk mencari kolaborasi: Dengan teknologi yang begitu mendarah daging dalam kehidupan modern, orang lain dari luar ilmu komputer, terutama yang berfokus pada masalah estetika, etika, dan komunikasi, dapat berkontribusi untuk membuat teknologi lebih berorientasi pada manusia. dan lebih mudah digunakan dalam kehidupan sehari-hari.
Sistem menggenggam robot untuk membantu orang dengan disabilitas ekstremitas atas yang parah
Robotika pada dasarnya bersifat interdisipliner, membutuhkan keahlian dalam ilmu komputer dan teknik listrik dan mesin.
Peter Allen , direktur Grup Robotika Columbia , sering didekati untuk kolaborasi oleh orang-orang yang datang kepadanya untuk solusi teknis; selama bertahun-tahun, ia telah mengerjakan berbagai proyek dalam berbagai disiplin ilmu, mulai dari seni dan arkeologi—di mana ia membantu membangun model 3D situs arkeologi dari gambar 2D—hingga biologi dan kedokteran, di mana ia bekerja dengan rekan-rekannya di sekolah kedokteran hingga mengembangkan robot bedah.
Salah satu kolaborasi yang sangat bermanfaat datang setelah seorang rekan mendorong Allen untuk menghadiri ceramah di mana Sanjay Joshi (Profesor Teknik Mesin dan Dirgantara di UC, Davis) berbicara tentang antarmuka otak-otot-komputer noninvasif yang dapat ia gunakan untuk mengontrol dua dimensi ruang.
Itu mengejutkan bagi Allen. Dalam genggaman robot, salah satu kesulitannya adalah membatasi pilihan. Jari-jari yang disatukan dapat melipat dan menekuk dalam jumlah posisi yang hampir tidak terbatas untuk menangkap suatu objek, yang berarti jumlah keputusan mikro yang hampir tak terduga: Jari mana yang digunakan, bagaimana cara menekuk dan memposisikan masing-masing, di mana pada suatu objek angka harus dipegang? Setelah melakukan banyak penelitian tentang penyederhanaan gerakan robot, Allen akhirnya dapat membagi tugas menjadi dua gerakan—dua parameter—yang dapat digabungkan untuk mencapai 80% genggaman.
Joshi juga bisa mengontrol dua parameter—dua dimensi ruang. Keluar dari tumpang tindih ini, dan bekerja juga dengan Joel Stein dari Pusat Medis Columbia, yang berspesialisasi dalam pengobatan fisik dan rehabilitasi, ketiganya sekarang mengembangkan sistem menggenggam robot untuk membantu orang-orang dengan cacat ekstremitas atas yang parah untuk mengambil dan memanipulasi objek.
Sistem menafsirkan dan bertindak dengan maksud untuk dipahami. Niat ditandai oleh pengguna yang mengaktifkan otot kecil (auricular posterior) di belakang telinga. (Otot ini, yang kebanyakan orang dapat dilatih untuk mengontrolnya, merespons saraf yang datang langsung dari batang otak, bukan dari saraf tulang belakang; bahkan individu dengan kelumpuhan sumsum tulang belakang yang paling parah masih dapat mengakses auricular posterior.)
Sebuah sensor noninvasif (untuk sEMG, atau elektromiografi permukaan ) yang ditempatkan di belakang telinga pasien mendeteksi aktivasi auricular posterior, dan dari sana sistem robot melakukan serangkaian tugas otomatis, yang berpuncak pada pemilihan genggaman yang paling tepat dari kumpulan genggaman yang telah direncanakan sebelumnya. untuk mengambil objek yang diinginkan.
Seluruh tujuan proyek ini adalah untuk memulihkan kemampuan melakukan tugas sehari-hari yang sederhana kepada orang-orang dengan fungsi kontrol motorik yang paling terbatas, termasuk mereka yang menderita tetraplegia, multiple sclerosis, stroke, amyotrophic lateral sclerosis (ALS).
“Pekerjaan interdisipliner sangat penting untuk masa depan robotika, terutama untuk antarmuka manusia-robot,” kata Allen. “Jika robot mampu dan ada di mana-mana, manusia harus mencari cara untuk berinteraksi dengan mereka, baik melalui suara atau gerak tubuh atau antarmuka otak—ini adalah masalah yang sangat kompleks. Tetapi imbalannya bisa sangat tinggi. Sangat menyenangkan melihat teknologi Anda dalam penggunaan klinis nyata di mana ia dapat berdampak dan membantu orang lain.”
Dalam hal ini, kompleksitas tersebut membutuhkan upaya kolektif para peneliti dengan keahlian dalam pemrosesan sinyal, genggaman robot, dan kedokteran rehabilitatif.
Setiap kolaborasi berbeda, tentu saja, tetapi umum untuk semua kolaborasi yang sukses adalah tujuan bersama dalam memecahkan masalah sementara pada saat yang sama memiliki tantangan untuk memperluas pengetahuan di bidangnya sendiri. Dalam kasus terbaik, manfaatnya jauh melampaui mereka yang bekerja dalam kolaborasi.