หุ่นยนต์หยิบจับวัสดุที่มีเนื้ออ่อนนุ่มได้ด้วยระบบการเรียนรู้ DiffSkill
การหยิบจับวัสดุโดยทั่วไปของหุ่นยนต์นั้นเหมาะกับวัสดุที่มีเนื้อแข็งคงตัว โดยวัสดุที่มีความยืดหยุ่น เปลี่ยนแปลงรูปได้ หรือมีความคงตัวน้อยนั้นมักจะเป็นปัญหาสำหรับหุ่นยนต์เสมอมา
ล่าสุด MIT ได้พัฒนาวิธีการที่ทำให้หุ่นยนต์สามารถหยิบจับวัสดุเหล่านี้ได้ และสิ่งที่ใช้ในการทดลอง คือ แป้งพิซซ่า ด้วยระบบการเรียนรู้ที่ชื่อว่า DiffSkill
โดยทั่วไปการนวดแป้งหรือการจัดการกับแป้งที่ผสมน้ำแล้วนั้นต้องมีการใช้แรงทั้งยืด ทั้งกด เพื่อทำให้แป้งฟูและมีเนื้อสัมผัสที่เนียนนุ่ม ในขณะที่การทำพิซซ่าจะต้องมีการทำให้แป้งแบนทำขอบต่าง ๆ ซึ่งสำหรับ
หุ่นยนต์ แล้วงานเหล่านี้ไม่ใช่อะไรที่ทำได้ง่าย ๆ เพราะแป้งนั้นมีรูปร่างที่ไม่คงตัว ทำให้การคำนวณและการประเมินของหุ่นยนต์ทำได้ยาก นอกจากนี้การสร้างรูปทรงใหม่จากแป้งโด สำหรับหุ่นยนต์ขั้นตอนและเครื่องมือเหล่านี้เป็นเรื่องยุ่งยาก
นักวิจัยจาก MIT, Carnegie Mellon Univer sity และ University of California ได้ร่วมกันพัฒนา Framework สำหรับการจัดการหุ่นยนต์ที่มีการเรียนรู้สองขั้นตอนขึ้นมา ทำให้หุ่นยนต์สามารถจัดการกับกิจกรรมที่มีความซับซ้อนมากขึ้นอย่างการจัดการกับแป้งโดได้
ระบบที่ว่านั้นเป็นระบบเรียนรู้ที่เรียกว่า DiffSkill ซึ่งสามารถจัดการหน้าที่ที่มีความซับซ้อนได้ผ่านการจำลอง ซึ่งวิธีนี้มีประสิทธิภาพกว่า Machine Learning แบบอื่น ๆ ในการรับมือกับกิจกรรมที่เป็นเป้าหมาย
DiffSkill มีอัลกอริทึมตัวหนึ่งที่ตั้งชื่อว่า ‘ครู’ ทำหน้าที่หาวิธีในแต่ละขั้นตอนเพื่อให้หุ่นยนต์ปฏิบัติงานได้สำเร็จ จากนั้นจึงทำการฝึกฝนโมเดลที่ตั้งชื่อว่า ‘นักเรียน’ ซึ่งเป็น Machine Learning ที่จะทำการศึกษาเกี่ยวกับแนวคิดที่เป็นรูปแบบนามธรรมมากกว่า เช่น เวลาใดที่จะใช้ทักษะในกิจกรรมที่ได้รับมอบหมาย และจะใช้ทักษะเหล่านั้นอย่างไร ด้วยความรู้ที่เกิดขึ้นระบบจะเริ่มหาเหตุผลวิธีการในการจัดการทักษะเพื่อจัดการภาระหน้าที่ที่ได้รับมอบหมายมา
นอกเหนือไปจากการใช้งานกับพิซซ่าในตัวอย่างการทดลองแล้ว ระบบใหม่นี้สามารถใช้งานได้กับภารกิจอื่น ๆ ที่หุ่นยนต์ต้องรับมือกับวัสดุที่เปลี่ยนรูปได้ เช่น การป้อนอาหารผู้ป่วย การอาบน้ำ การแต่งตัวให้ผู้สูงอายุหรือผู้ที่กล้ามเนื้อมีปัญหา เป็นต้นขอบคุณที่มาและภาพโดย MIT News , MODERN MANUFACTURINGอ่านบทความเพิ่มเติม >> คลิกที่นี่
