หุ่นยนต์ในปัจจุบันสามารถทำการเรียนรู้หลายสิ่งได้ในเวลาที่รวดเร็วฉับพลัน แต่นักวิจัยก็ยังมองเห็นโอกาสในการก้าวหน้าของหุ่นยนต์อยู่ และได้เกิดเป็นโครงการวิจัยใหม่ เพื่อเร่งความเร็วในการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ให้สูงขึ้นไปอีกขั้น
โครงการวิจัยภายใต้ความร่วมมือจากสถาบันวิจัย DLR, Mittweida University of Applied Sciences และบริษัทผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรม IAV ได้ร่วมพัฒนาวิธีการเสริมประสิทธิภาพในการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ ให้เร็วยิ่งขึ้น ภายในชื่อโครงการ “AI in the Loop”
- ระบบ AI ที่เข้าใจสภาพเครื่องจักรจากการฟังเสียง
- ศิลปะจากหุ่นยนต์ ผลลัพธ์ของจินตนาการหรือแค่โปรแกรม ?
- ML4P เสริมประสิทธิภาพโรงงานง่าย ๆ ด้วย Machine Learning
กระบวนการพัฒนา AI ในสภาพแวดล้อมจริง
การใช้งานหุ่นยนต์หรือระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในปัจจุบัน เราอาจจะเห็นถึงความก้าวหน้ามากมายที่พัฒนาขึ้นเรื่อย ๆ แต่นักวิจัยหลายคนยังคงมองว่าเทคโนโลยีและระบบเหล่านี้ยังต้องการการพัฒนาอีกมาก เพื่อให้สามารถรองรับความต้องการใช้งานของมนุษย์ในแต่ละงานอุตสาหกรรมให้ได้
วิธีการในปัจจุบันที่ได้รับความนิยมในการใช้พัฒนาระบบ AI หรือ Machine Learning ก็คือการใช้ชุดข้อมูลที่มีการบันทึกไว้ หรือปล่อยให้ AI เรียนรู้ภายในสภาพแวดล้อมที่ประดิษฐ์ขึ้นมา แต่ด้วยการวิจัยจากโครงการ AI in the loop ทำให้เกิดการพัฒนาเป็นกระบวนการและอัลกอริทึมแบบใหม่ ที่สามารถช่วยให้การเรียนรู้ของ AI เกิดขึ้นได้อย่างอิสระในสภาพแวดล้อมจริง
การเรียนรู้แบบ Loop เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือในการใช้งาน
โครงการใหม่นี้ได้นำ AI มาทำการฝึกสอนในสภาพแวดล้อมจริง เช่นในหุ่นยนต์หรือยานพาหนะที่มีระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ และสร้างการเรียนรู้แบบ Loop ขึ้นด้วยการใช้เทคโนโลยีที่ซับซ้อน ทั้งระบบ Cloud และซอฟต์แวร์แบบพิเศษ เพื่อสร้างการทดสอบ ดำเนินการ และบันทึกผลลัพธ์ที่ได้เพื่อนำมาพัฒนา
ด้วยการศึกษาไปที่ผลลัพธ์การเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมใน AI ในสภาพแวดล้อมจริง ทำให้สามารถเพิ่มความน่าเชื่อถือของการใช้งาน AI ให้สูงขึ้นได้ ซึ่งด้วยการร่วมมือวิจัยจากผู้เชี่ยวชาญทั้ง 3 แห่ง ก็ช่วยให้การทดลองที่มีความซับซ้อนสามารถเดินหน้าได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
ขีดจำกัดการใช้งานของระบบ AI และ Machine Learning ยังคงเติบโตขึ้นอย่างทวีคูนตามเวลาที่ผ่านไป ภายในอนาคตการฝึกสอน AI เพื่อนำมาใช้ในงานต่าง ๆ อาจจะสามารถเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็วและลดความยุ่งยากลง จนแม้แต่บุคคลทั่วไปก็สามารถเรียนรู้ได้ง่าย ๆ ก็ได้ครับ
