นักวิจัยของ MIT ได้พัฒนาอัลกอริทึมเพื่อช่วยวิศวกรในการออกแบบหุ่นยนต์ที่อ่อนนุ่มซึ่งรวบรวมข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากขึ้นเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมของพวกเขา อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกจะแนะนำการจัดวางเซ็นเซอร์ที่เหมาะสมที่สุดภายในร่างกายของหุ่นยนต์ทำให้สามารถโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและทำงานที่ได้รับมอบหมายได้ดีขึ้น ความก้าวหน้านี้เป็นก้าวไปสู่การออกแบบหุ่นยนต์โดยอัตโนมัติ “ ระบบไม่เพียงเรียนรู้งานที่กำหนดเท่านั้น แต่ยังรวมถึงวิธีการออกแบบหุ่นยนต์ให้ดีที่สุดเพื่อแก้ปัญหานั้นด้วย” Alexander Amini กล่าว "การจัดวางเซนเซอร์เป็นปัญหาที่ยากมากในการแก้ไขดังนั้นการมีโซลูชันนี้จึงเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นอย่างยิ่ง"

การวิจัยจะถูกนำเสนอในระหว่างการประชุมระหว่างประเทศเดือนเมษายนด้วยมาตรฐาน IEEE ซอฟท์วิทยาการหุ่นยนต์และจะได้รับการตีพิมพ์ในวารสารIEEE วิทยาการหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติจดหมาย ผู้เขียนร่วมคือ Amini และ Andrew Spielberg ทั้งนักศึกษาปริญญาเอกใน MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) ผู้ร่วมเขียนคนอื่น ๆ ได้แก่ Lillian Chin นักศึกษาปริญญาเอกจาก MIT และอาจารย์ Wojciech Matusik และ Daniela Rus

การสร้างหุ่นยนต์แบบนิ่มที่ทำภารกิจในโลกแห่งความเป็นจริงให้สำเร็จถือเป็นความท้าทายที่ดำเนินมายาวนานในวงการหุ่นยนต์ คู่หูที่แข็งกร้าวของพวกเขามีข้อได้เปรียบในตัว: ช่วงการเคลื่อนไหวที่ จำกัด ข้อต่อและแขนขาที่เข้มงวดของหุ่นยนต์แข็งมักจะทำขึ้นเพื่อการคำนวณที่จัดการได้โดยอัลกอริทึมที่ควบคุมการทำแผนที่และการวางแผนการเคลื่อนไหว หุ่นยนต์นิ่มไม่สามารถเดินได้

หุ่นยนต์ที่มีร่างกายอ่อนนุ่มมีความยืดหยุ่นและมีความยืดหยุ่น - โดยทั่วไปแล้วพวกมันจะรู้สึกเหมือนลูกบอลเด้งมากกว่าลูกโบว์ลิ่ง "ปัญหาหลักของหุ่นยนต์ที่อ่อนนุ่มคือพวกมันมีมิติที่ไม่สิ้นสุด" สปีลเบิร์กกล่าว "จุดใด ๆ บนหุ่นยนต์ที่มีร่างกายอ่อนนุ่มในทางทฤษฎีสามารถทำให้เสียรูปได้ทุกอย่างที่เป็นไปได้" นั่นทำให้การออกแบบหุ่นยนต์อ่อนนุ่มที่สามารถกำหนดตำแหน่งของส่วนต่างๆของร่างกายได้ยาก ความพยายามที่ผ่านมาได้ใช้กล้องภายนอกเพื่อทำแผนภูมิตำแหน่งของหุ่นยนต์และป้อนข้อมูลนั้นกลับไปยังโปรแกรมควบคุมของหุ่นยนต์ แต่นักวิจัยต้องการสร้างหุ่นยนต์ที่อ่อนนุ่มโดยไม่ได้รับความช่วยเหลือจากภายนอก

"คุณไม่สามารถใส่เซ็นเซอร์จำนวนนับไม่ถ้วนให้กับหุ่นยนต์ได้" สปีลเบิร์กกล่าว "คำถามคือคุณมีเซ็นเซอร์กี่ตัวและคุณจะวางเซ็นเซอร์เหล่านั้นไว้ที่ใดเพื่อให้ได้ผลตอบแทนที่คุ้มค่าที่สุด" ทีมงานหันมาเรียนรู้เชิงลึกเพื่อหาคำตอบ

นักวิจัยได้พัฒนาสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบใหม่ที่ทั้งปรับตำแหน่งเซ็นเซอร์ให้เหมาะสมและเรียนรู้ที่จะทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ขั้นแรกนักวิจัยได้แบ่งร่างกายของหุ่นยนต์ออกเป็นภูมิภาคที่เรียกว่า "อนุภาค" อัตราความเครียดของอนุภาคแต่ละตัวถูกจัดให้เป็นข้อมูลเข้าสู่โครงข่ายประสาทเทียม ผ่านกระบวนการลองผิดลองถูกเครือข่าย "เรียนรู้" ลำดับการเคลื่อนไหวที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเพื่อทำงานให้เสร็จสมบูรณ์เช่นการจับวัตถุที่มีขนาดแตกต่างกัน ในขณะเดียวกันเครือข่ายจะติดตามว่าอนุภาคใดถูกใช้บ่อยที่สุดและจะคัดอนุภาคที่ใช้น้อยออกจากชุดอินพุตสำหรับการทดลองในภายหลังของเครือข่าย

ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพอนุภาคที่สำคัญที่สุดเครือข่ายยังแนะนำว่าควรวางเซ็นเซอร์ไว้ที่ใดบนหุ่นยนต์เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่นในหุ่นยนต์จำลองที่มีมือจับอัลกอริทึมอาจแนะนำให้เซ็นเซอร์มีสมาธิอยู่ที่นิ้วและรอบ ๆ นิ้วซึ่งการโต้ตอบที่มีการควบคุมอย่างแม่นยำกับสิ่งแวดล้อมมีความสำคัญต่อความสามารถของหุ่นยนต์ในการจัดการกับวัตถุ ในขณะที่อาจดูเหมือนชัดเจน แต่อัลกอริทึมนั้นมีประสิทธิภาพสูงกว่าสัญชาตญาณของมนุษย์อย่างมากในการระบุตำแหน่งเซ็นเซอร์

นักวิจัยได้กำหนดอัลกอริทึมของพวกเขากับชุดการคาดการณ์ของผู้เชี่ยวชาญ สำหรับโครงร่างหุ่นยนต์อ่อนสามแบบที่แตกต่างกันทีมงานขอให้นักหุ่นยนต์เลือกตำแหน่งที่ควรวางเซ็นเซอร์ด้วยตนเองเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพเช่นการจับวัตถุต่างๆ จากนั้นพวกเขาก็ทำการจำลองโดยเปรียบเทียบหุ่นยนต์ที่ถูกเซ็นเซอร์โดยมนุษย์กับหุ่นยนต์ที่ถูกเซ็นเซอร์อัลกอริทึม และผลลัพธ์ไม่ได้ใกล้เคียง "แบบจำลองของเรามีประสิทธิภาพเหนือกว่ามนุษย์อย่างมากในแต่ละงานแม้ว่าฉันจะดูหุ่นยนต์บางตัวและรู้สึกมั่นใจมากว่าเซ็นเซอร์ควรจะไปที่ใด" Amini กล่าว "ปรากฎว่ามีรายละเอียดปลีกย่อยในปัญหานี้มากกว่าที่เราคาดไว้ในตอนแรก"

Spielberg กล่าวว่างานของพวกเขาสามารถช่วยให้กระบวนการออกแบบหุ่นยนต์เป็นไปโดยอัตโนมัติ นอกเหนือจากการพัฒนาอัลกอริธึมเพื่อควบคุมการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์แล้ว "เรายังต้องคิดด้วยว่าเราจะตรวจจับหุ่นยนต์เหล่านี้อย่างไรและจะทำงานร่วมกับส่วนประกอบอื่น ๆ ของระบบนั้นได้อย่างไร" เขากล่าว และการจัดวางเซ็นเซอร์ที่ดีขึ้นอาจมีการใช้งานในภาคอุตสาหกรรมโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้หุ่นยนต์สำหรับงานละเอียดเช่นการจับ "นั่นคือสิ่งที่คุณต้องการสัมผัสที่แข็งแกร่งและเหมาะสมที่สุด" สปีลเบิร์กกล่าว "ดังนั้นอาจมีผลกระทบทันที"

"การออกแบบหุ่นยนต์ที่อ่อนนุ่มแบบเซ็นเซอร์โดยอัตโนมัติเป็นขั้นตอนสำคัญในการสร้างเครื่องมืออัจฉริยะอย่างรวดเร็วเพื่อช่วยเหลือผู้ที่ทำงานทางกายภาพ" Rus กล่าว "เซ็นเซอร์เป็นส่วนสำคัญของกระบวนการนี้เนื่องจากช่วยให้หุ่นยนต์นุ่มสามารถ" มองเห็น "และเข้าใจโลกและความสัมพันธ์ของมันกับโลกได้"

บาคาร่า สมัครบาคาร่า