บรรณาธิการของ Downcodes ได้เรียนรู้ว่าทีมวิจัยของ Sergey Levine ที่ BAIR Laboratory ที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ ประสบความสำเร็จในการพัฒนากรอบการเรียนรู้แบบเสริมกำลังที่เรียกว่า HIL-SERL ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อฝ่าฟันคอขวดของหุ่นยนต์ที่เรียนรู้ทักษะการปฏิบัติงานที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในชีวิตจริง -สภาพแวดล้อมของโลก เทคโนโลยีนี้ผสมผสานการสาธิตและการแก้ไขของมนุษย์ และใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมกำลังที่มีประสิทธิภาพ ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถควบคุมการทำงานที่แม่นยำต่างๆ ได้ในเวลาอันสั้น ปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ และมอบทิศทางใหม่สำหรับการพัฒนาด้านหุ่นยนต์ในอนาคต
เทคโนโลยีใหม่นี้ผสมผสานการสาธิตและการแก้ไขของมนุษย์เข้ากับอัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมกำลังที่มีประสิทธิภาพ ช่วยให้หุ่นยนต์เชี่ยวชาญงานปฏิบัติการที่มีความแม่นยำและความคล่องแคล่วที่หลากหลาย เช่น การจัดการแบบไดนามิก การประกอบที่แม่นยำ และการทำงานร่วมกันด้วยแขนคู่ ได้ในเวลาเพียง 1 ถึง 2.5 ชั่วโมง
สมัยก่อนเป็นเรื่องยากสำหรับหุ่นยนต์ที่จะเรียนรู้ทักษะใหม่ๆ เหมือนสอนเด็กซุกซนให้เขียนการบ้าน ต้องสอนทีละขั้นตอนและแก้ไขซ้ำแล้วซ้ำอีก สิ่งที่ลำบากกว่านั้นคือในโลกแห่งความเป็นจริง สถานการณ์ต่างๆ มีความซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงได้ และหุ่นยนต์มักจะเรียนรู้อย่างช้าๆ ลืมอย่างรวดเร็ว และพลิกคว่ำโดยไม่ตั้งใจ
หลังจากการทดลองหลายครั้ง ผลกระทบของ HIL-SERL นั้นน่าทึ่งมาก ในงานต่างๆ หุ่นยนต์ได้รับอัตราความสำเร็จเกือบ 100% ในเวลาเพียง 1 ถึง 2.5 ชั่วโมง และความเร็วในการดำเนินการก็เร็วขึ้นเกือบ 2 เท่าจากเดิม
ที่สำคัญกว่านั้น HIL-SERL คือระบบแรกที่ใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงเพื่อให้บรรลุการประสานงานแบบแขนคู่โดยอาศัยการป้อนรูปภาพในโลกแห่งความเป็นจริง กล่าวคือ สามารถทำให้แขนหุ่นยนต์สองแขนทำงานร่วมกันเพื่อทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ เช่น การประกอบสายพานไทม์มิ่งเป็นการทำงานที่ต้องใช้การประสานงานในระดับสูง
การเกิดขึ้นของ HIL-SERL ไม่เพียงช่วยให้เรามองเห็นศักยภาพมหาศาลของการเรียนรู้หุ่นยนต์ แต่ยังชี้ให้เห็นทิศทางสำหรับการใช้งานทางอุตสาหกรรมและการวิจัยในอนาคตอีกด้วย บางทีในอนาคต เราแต่ละคนอาจมีหุ่นยนต์ "ฝึกหัด" แบบนี้อยู่ที่บ้าน ช่วยเราทำงานบ้าน ประกอบเฟอร์นิเจอร์ หรือแม้แต่เล่นเกมกับเรา ก็รู้สึกดีเหมือนกัน!
แน่นอนว่า HIL-SERL ก็มีข้อจำกัดบางประการเช่นกัน ตัวอย่างเช่นอาจไม่สามารถจัดการงานที่ต้องมีการวางแผนระยะยาวได้ นอกจากนี้ ปัจจุบัน HIL-SERL ได้รับการทดสอบในสภาพแวดล้อมของห้องปฏิบัติการเป็นหลัก และยังไม่ได้รับการตรวจสอบในสถานการณ์จริงในวงกว้าง แต่ผมเชื่อว่าด้วยเทคโนโลยีที่ก้าวหน้า ปัญหาเหล่านี้จะค่อยๆ คลี่คลายไป
ที่อยู่กระดาษ: https://hil-serl.github.io/static/hil-serl-paper.pdf
ที่อยู่โครงการ: https://hil-serl.github.io/
ความก้าวหน้าที่ก้าวล้ำของกรอบการทำงาน HIL-SERL ได้นำมาซึ่งความหวังใหม่ในการพัฒนาเทคโนโลยีหุ่นยนต์ และโอกาสในการประยุกต์ใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นกว้างไกล แม้ว่าปัจจุบันยังมีข้อจำกัดบางประการ แต่เราเชื่อว่าด้วยการวิจัยและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง HIL-SERL จะมีบทบาทมากขึ้นในอนาคต และนำความสะดวกสบายมาสู่ชีวิตของผู้คนมากขึ้น