ก้าวหน้าครั้งสำคัญ! ทีมวิจัยปักกิ่งเสนอ 'อัลกอริทึมควบคุมแบบผสมผสานระหว่างแรงกับตำแหน่ง' ฉบับแรกของโลก

เมื่อเร็วๆ นี้ ทีมนักวิจัยจากจีนได้บรรลุความก้าวหน้าอย่างสำคัญในด้านอัลกอริทึมหุ่นยนต์ โดยเสนอทฤษฎีแบบบูรณาการครั้งแรกของโลกเกี่ยวกับ "อัลกอริทึมควบคุมแบบผสมผสานระหว่างแรงกับตำแหน่ง" อัลกอริทึมนี้ไม่จำเป็นต้องอาศัยเซ็นเซอร์วัดแรง ทำให้หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้การควบคุมทั้งตำแหน่งและแรงพร้อมกันได้ อัตราความสำเร็จของงานที่เกี่ยวข้องเพิ่มขึ้นประมาณร้อยละ 39.5 เมื่อเทียบกับกลยุทธ์ที่ใช้เฉพาะการควบคุมตำแหน่งเท่านั้น ที่น่าสนใจยิ่งกว่านั้น บทความวิจัยที่เกี่ยวข้องได้รับรางวัลบทความยอดเยี่ยมในการประชุมนานาชาติด้านการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ (International Robot Learning Conference) ซึ่งถือเป็นครั้งแรกนับตั้งแต่มีการจัดตั้งรางวัลนี้ที่ทีมนักวิจัยชาวจีนได้รับรางวัลนี้
ที่สถานที่ทดลองของสถาบันวิจัยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปปักกิ่ง สุนัขกลไกสี่ขาตัวหนึ่งซึ่งติดตั้งอัลกอริธึมใหม่นี้ กำลังปฏิบัติภารกิจการฝึกฝนเช็ดกระดานไวท์บอร์ดอย่างเป็นระเบียบ นักวิจัยใช้สถานการณ์จริงนี้อธิบายหลักการสำคัญและข้อได้เปรียบที่โดดเด่นของ "อัลกอริธึมควบคุมแบบผสมผสานระหว่างแรงกับตำแหน่ง" แก่ผู้สื่อข่าว
เจีย เบาซิ่ง นักวิจัยจากสถาบันวิจัยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปปักกิ่ง: โมเดลการกระทำด้วยภาษาภาพแบบหลักนั้นรับภาพถ่ายที่ถ่ายด้วยกล้องเป็นข้อมูลนำเข้า แล้วจึงทำนายเส้นทางการเคลื่อนที่ ซึ่งเส้นทางดังกล่าวอาจทำให้หุ่นยนต์ไม่สามารถติดตามพื้นผิวของไวท์บอร์ดได้อย่างแม่นยำระหว่างกระบวนการเช็ด ส่งผลให้ไม่สามารถเช็ดคราบหรือข้อความออกได้ ในโมเดลควบคุมแบบผสมระหว่างแรงและตำแหน่ง เราจึงพยายามเพิ่มมิติของแรงให้มากที่สุด เพื่อให้บรรลุผลในการกดลงบนไวท์บอร์ดควบคู่ไปกับการระบุตำแหน่งอย่างแม่นยำ ทำให้หุ่นยนต์แนบสนิทกับพื้นผิวไวท์บอร์ดและลบข้อความออกไปได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง คือเราไม่เพียงแต่เพิ่มมิติของแรงเข้าไปในโมเดลการกระทำด้วยภาษาภาพแบบดั้งเดิมเท่านั้น แต่ยังบรรลุผลสำเร็จในการควบคุมทั้งแรงและตำแหน่งพร้อมกันอีกด้วย
ตามที่นักวิจัยระบุ โมเดลการกระทำด้วยภาษาภาพซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายมักไม่สามารถจัดการกับภาระงานจำนวนมากในชีวิตจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปัญหาหลักเกิดจากความซับซ้อนของสถานการณ์การสัมผัสที่เกิดขึ้นในภาระงานเหล่านี้ เช่น ขณะเช็ดกระดานดำ แขนหุ่นยนต์จำเป็นต้องแนบสนิทกับพื้นผิวและรักษากำลังกดให้เหมาะสม ประตูตู้สวิตช์จำเป็นต้องตรวจจับโครงสร้างสปริงแบบดัน-ดึงภายในอย่างแม่นยำ และหุ่นยนต์ไม่เพียงแต่ต้อง ‘ไปถึงจุดหมายและยื่นมือไปยังตำแหน่งนั้น’ เท่านั้น แต่ยังต้อง ‘เข้าใจว่าควรใช้แรงเท่าใด’ อีกด้วย ก่อนการพัฒนา ‘อัลกอริธึมควบคุมแบบผสมระหว่างแรงกับตำแหน่ง’ ทั้งหมดนี้จำเป็นต้องแก้ไขผ่านเซ็นเซอร์วัดแรง
เจีย เบาซิ่ง นักวิจัยจากสถาบันวิจัยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปปักกิ่ง: เซ็นเซอร์ตรวจแรงมักติดตั้งบนแขนหุ่นยนต์แบบคงที่มากกว่า ทำให้การติดตั้งซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายสูงขึ้น แบบจำลองควบคุมแบบผสมระหว่างแรงกับตำแหน่งช่วยเพิ่มอัตราความสำเร็จของงานที่ต้องอาศัยแรงเกือบ 40% เมื่อเทียบกับแบบจำลองวีแอลเอแบบดั้งเดิม (visual language action model)