เรียนรู้การเคลื่อนไหวผ่านการสังเกตตัวเอง: หุ่นยนต์และ AI ที่พัฒนาได้ด้วยกล้องเพียงตัวเดียว | Focus #507

AI ล่าสุดที่พัฒนาโดย CSAIL ของ MIT และ Creative Machines Lab ของมหาวิทยาลัยโคลัมเบีย ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถสังเกตตัวเองผ่านกล้องเพียงตัวเดียว และเข้าใจโครงสร้างร่างกายรวมถึงการเคลื่อนไหวของตัวเองได้ผ่านกระบวนการที่เรียกว่า "การสร้างแบบจำลองตัวเอง"

ในงานวิจัยของ MIT ได้มีการนำเทคโนโลยีที่เรียกว่า "Neural Jacobian Fields (NJF)" มาใช้ ในขณะที่มหาวิทยาลัยโคลัมเบียได้พัฒนาคอนเซปต์ที่เรียกว่า "Kinematic Self-Awareness" ซึ่งช่วยให้หุ่นยนต์สามารถสร้างโมเดลการทำงานได้โดยไม่ต้องพึ่งพาเซ็นเซอร์หรือโปรแกรมที่ซับซ้อน หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้จากการเคลื่อนไหวของตัวเองได้เหมือนกับที่มนุษย์เรียนรู้จากการมองกระจก

ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีนี้ไม่ได้หยุดอยู่แค่การเรียนรู้การเคลื่อนไหว แต่ยังช่วยให้หุ่นยนต์สามารถรับรู้การเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างและปรับการทำงานได้ ทำให้สามารถทำงานต่อได้แม้จะเกิดความเสียหาย

ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์ในบ้านที่แขนได้รับความเสียหายจากการชนกับเฟอร์นิเจอร์ก็สามารถปรับตัวและทำงานต่อได้ หรือแขนหุ่นยนต์ในโรงงานที่เคลื่อนผิดตำแหน่งก็สามารถปรับตำแหน่งใหม่โดยอัตโนมัติ ทำให้การผลิตไม่หยุดชะงัก ความสามารถในการปรับตัวเช่นนี้ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือในหลากหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การผลิต การเกษตร ไปจนถึงการใช้งานในบ้าน

ในอดีต การพัฒนาหุ่นยนต์จำเป็นต้องใช้ซิมูเลเตอร์ที่สร้างโดยวิศวกร แต่การวิจัยครั้งนี้ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถสร้าง "ซิมูเลเตอร์ของตัวเอง" ได้อย่างอิสระ โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึกจากภาพ 2 มิติ เพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวในรูปแบบ 3 มิติ และสามารถปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงในโลกแห่งความจริงได้อย่างยืดหยุ่น

นักวิจัยมองว่า "หุ่นยนต์ที่มีการรับรู้ตัวเอง" เหล่านี้จะมีบทบาทสำคัญในอนาคต เช่น ในงานก่อสร้างหรือการแพทย์ โดยช่วยลดภาระของมนุษย์ได้อย่างมากผ่านความสามารถในการซ่อมแซมตัวเองและปรับตัวให้เหมาะสม