Di Balik Layar Samsung: 'Computational Design' Berbasis AI yang Merevolusi Wearable

Samsung diam-diam mengganti salah satu ritual tertua dalam desain produk—panel uji yang subjektif—dengan jalur rekayasa objektif yang digerakkan oleh AI. Samsung Design Innovation Center (SDIC) di San Francisco telah membangun sistem computational design yang memadukan data manusia nyata, digital twin (kembaran digital) virtual, dan pengujian robotik fisik untuk merekayasa perangkat wearable yang pas untuk lebih banyak orang, secara lebih presisi, sejak percobaan pertama .

Untuk Galaxy Buds4 series, Galaxy Watch8, dan Galaxy Ring yang baru diluncurkan, hasilnya adalah produk yang bentuk, sudut, dan titik kontaknya ditentukan bukan oleh intuisi seorang desainer, melainkan oleh ratusan juta pemindaian anatomis, lebih dari 10.000 simulasi per produk, dan lengan robot yang memverifikasi prediksi digital secara fisik . Berikut cara kerja sistem ini dan rencana Samsung selanjutnya.

Cara Kerja Jalur Computational Design

Federico Casalegno, kepala SDIC, menggambarkan proses ini sebagai sebuah siklus yang dibangun di atas tiga pilar: manusia nyata, kembaran digital, dan robot .

1. Pemindaian tubuh 3D dan 4D. SDIC menangkap pemindaian anatomis presisi tinggi dari telinga, pergelangan tangan, dan jari dari populasi global yang beragam. Komponen "4D" menambahkan elemen waktu, merekam bagaimana bagian tubuh ini berubah bentuk saat bergerak .
2. Pembuatan kembaran digital. Pemindaian itu diubah menjadi model anatomi virtual yang sangat mirip dengan aslinya dan berfungsi sebagai lingkungan uji .
3. Simulasi bertenaga AI. Pada kembaran digital itu, para peneliti menjalankan ribuan simulasi fisika berbasis AI, menyesuaikan variabel seperti sudut earbud, penempatan sensor, dan tekanan kontak. Untuk Galaxy Buds4 series, ini berarti lebih dari 10.000 simulasi .
4. Validasi silang robotik. Hasil simulasi terbaik diverifikasi secara fisik menggunakan alat uji robotik khusus. Ini menutup siklus, mengubah pertanyaan yang biasanya subjektif, “bagaimana rasanya ini?” menjadi metrik rekayasa yang terukur .

Bagaimana Computational Design Membentuk Setiap Wearable Baru

Galaxy Buds4 Series: “Desain Blade” Direkayasa, Bukan Sekadar Digambar

Earbud ini adalah studi kasus paling detail untuk pendekatan baru ini. Samsung menganalisis ratusan juta titik data telinga—satu sumber resmi menyebutkan lebih dari 100 juta titik data bentuk telinga global—dan menjalankan lebih dari 10.000 simulasi kecocokan untuk menghasilkan identitas “blade” (bilah) Buds yang baru .

Data menunjukkan cerita yang jelas: bodi utama earbud perlu sedikit lebih kecil, dan sudut rotasinya perlu digeser beberapa derajat. Perubahan geometris kecil itu menghasilkan peningkatan besar dalam stabilitas dan kenyamanan sepanjang hari bagi basis pengguna yang jauh lebih luas . Hasilnya adalah desain yang sangat ramping dan ergonomis yang tetap aman bahkan selama gerakan kuat, sebuah klaim yang kini didukung oleh data uji robotik objektif alih-alih segelintir ulasan subjektif .

Galaxy Watch8 Series: Kecocokan adalah Masalah Sensor Kesehatan

Untuk jam tangan pintar, kecocokan bukan hanya tentang kenyamanan; ini menentukan akurasi sensor untuk detak jantung, tidur, pemantauan stres (termasuk sensor EDA baru di Watch8), dan pelacakan olahraga .

SDIC menerapkan jalur pemindaian 4D dan simulasi AI yang sama untuk mengoptimalkan kontak pergelangan tangan. Data mendorong tim untuk menyempurnakan desain bantalan di seluruh jajaran Watch8. Sebuah keputusan mekanis kunci adalah memperluas Sistem Dynamic Lug—yang pertama kali diperkenalkan di Galaxy Watch Ultra—ke semua model Watch8, meminimalkan celah antara bodi jam dan pergelangan tangan untuk meningkatkan konsistensi pembacaan sensor .

Galaxy Ring: Kecocokan Universal untuk Jutaan Jari

Cincin pada dasarnya rumit karena satu objek kaku harus menjaga kontak sensor yang presisi pada jari-jari dengan bentuk yang sangat berbeda. Jalur computational design Samsung kini membangun kembaran digital dari jari pengguna untuk mengoptimalkan ukuran cincin, kelengkungan internal, dan penempatan sensor PPG untuk pemantauan kesehatan sepanjang hari .

Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa pengukuran biometrik seperti detak jantung dan tahapan tidur tetap akurat di berbagai variasi anatomi jari seluas mungkin, tanpa mengharuskan pengguna menjadi ahli dalam menentukan ukuran cincin sendiri .

Rencana Samsung Selanjutnya: Kategori Wearable Baru dan Pabrik AI

Pandangan Casalegno, dari wawancara resmi Samsung, menunjukkan tiga arah konkret .

• Keunggulan data yang menguatkan diri sendiri. Seiring berkembangnya dataset anatomis milik Samsung, perangkat AI kustomnya akan mendorong simulasi yang lebih akurat dan wawasan yang lebih dalam, berpotensi memperlebar keunggulannya atas para pesaing yang mengandalkan data pelatihan yang lebih kecil atau kurang beragam .
• Kategori wearable yang sepenuhnya baru. Casalegno menyatakan bahwa memperluas metodologi ini dapat “membuka inovasi eksponensial di masa depan yang mengarah pada kategori perangkat wearable yang sepenuhnya baru yang dapat mendefinisikan ulang batasan pengalaman pengguna” . Ia tidak merinci bentuknya, tetapi infrastrukturnya—data kecocokan objektif pada telinga, pergelangan tangan, dan jari—kini telah tersedia.
• Dari lab ke pabrik. Secara terpisah, Samsung telah mengumumkan rencana untuk mentransisikan semua manufaktur global menjadi pabrik yang sepenuhnya digerakkan oleh AI pada tahun 2030, dengan simulasi berbasis kembaran digital yang terintegrasi di seluruh rantai produksi . Ini menunjukkan metodologi kembaran digital yang sama yang mendesain Galaxy Buds hari ini pada akhirnya akan mengatur bagaimana ia diproduksi di jalur perakitan.

Tim SDIC Samsung juga mengonfirmasi bahwa mereka secara aktif menginovasikan proses desain berdasarkan akumulasi data dan AI spesifik, dengan tujuan memperkenalkan produk wearable yang menggabungkan ergonomi dan AI lebih dalam daripada yang dimungkinkan oleh produk saat ini . Untuk saat ini, Galaxy Buds4, Watch8, dan Ring adalah bukti fisik pertama bahwa panel uji subjektif mulai digantikan oleh standar objektif yang diverifikasi AI.