Facebook สร้างวิธีการที่อาจทำให้หุ่นยนต์ AI นำทางได้โดยไม่ต้องใช้แผนที่

Facebook (META ) ได้สร้างอัลกอริทึมที่เพิ่มความสามารถของตัวแทน AI ในการนำทางสภาพแวดล้อม โดยให้ตัวแทนสามารถกำหนดเส้นทางที่สั้นที่สุดผ่านสภาพแวดล้อมใหม่ๆ โดยไม่ต้องใช้แผนที่ ในขณะที่หุ่นยนต์เคลื่อนที่มักจะมีแผนที่ที่ถูกตั้งโปรแกรมไว้ อัลกอริทึมใหม่ที่ Facebook ออกแบบอาจทำให้สามารถสร้างหุ่นยนต์ที่สามารถนำทางสภาพแวดล้อมโดยไม่ต้องใช้แผนที่

ตาม โพสต์ที่สร้างโดยนักวิจัยของ Facebook ความท้าทายหลักสำหรับการนำทางหุ่นยนต์คือการให้ความสามารถแก่ระบบ AI ในการนำทางผ่านสภาพแวดล้อมใหม่ๆ และไปถึงจุดหมายที่ถูกตั้งโปรแกรมไว้โดยไม่ต้องใช้แผนที่ เพื่อแก้ไขความท้าทายนี้ Facebook ได้สร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบเสริมที่กระจายไปทั่วหลายคนเรียนรู้ อัลกอริทึมที่เรียกว่า การเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายแบบกระจายที่ตั้งระยะ (DD-PPO) DD-PPO ได้รับเฉพาะข้อมูลด้านทิศทาง ข้อมูล GPS และการเข้าถึงกล้อง RGB-D แต่รายงานว่าสามารถนำทางสภาพแวดล้อมเสมือนจริงและไปถึงจุดหมายโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลแผนที่

ตามนักวิจัย ตัวแทนได้รับการฝึกอบรมในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง เช่น อาคารสำนักงานและบ้าน ผลลัพธ์ของอัลกอริทึมสามารถนำทางสภาพแวดล้อมในร่มที่模拟ได้ โดยเลือกสาขาที่ถูกต้องในเส้นทางและฟื้นตัวจากข้อผิดพลาดอย่างรวดเร็วหากเลือกสาขาที่ไม่ถูกต้อง ผลลัพธ์ของสภาพแวดล้อมเสมือนจริงนั้นให้ผลลัพธ์ที่น่าสนใจ และมันสำคัญที่ตัวแทนจะสามารถนำทางสภาพแวดล้อมเหล่านี้ได้อย่างน่าเชื่อถือ ในโลกแห่งความเป็นจริง ตัวแทนอาจทำลายตัวเองหรือสภาพแวดล้อมโดยรอบได้หากมันล้มเหลว

ทีมวิจัยของ Facebook อธิบายว่าจุดมุ่งเน้นของโครงการคือหุ่นยนต์ช่วยเหลือ เนื่องจากการนำทางที่เหมาะสมและเชื่อถือได้สำหรับหุ่นยนต์ช่วยเหลือและตัวแทน AI ถือเป็นสิ่งจำเป็น ทีมวิจัยอธิบายว่าการนำทางเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับระบบ AI ช่วยเหลือหลายประเภท ตั้งแต่หุ่นยนต์ที่ทำงานในบ้านจนถึงอุปกรณ์ AI ที่ช่วยคนตาบอด ทีมวิจัยยังแย้งว่าผู้สร้าง AI ควรเลิกใช้แผนที่โดยทั่วไป เนื่องจากแผนที่มักจะล้าสมัยทันทีที่ถูกสร้างขึ้น และในโลกแห่งความเป็นจริง สภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลงและพัฒนาอยู่เสมอ

ตามที่ TechExplore รายงาน ทีมวิจัยของ Facebook ใช้แพลตฟอร์ม AI Habitat ที่เปิดให้ใช้งาน ซึ่งช่วยให้พวกเขาได้รับการฝึกอบรมตัวแทนในรูปแบบ 3 มิติเสมือนจริงได้อย่างรวดเร็ว Haven ให้การเข้าถึงชุดสภาพแวดล้อมที่模拟 ซึ่งมีความสมจริงมากพอที่จะนำข้อมูลที่สร้างโดยโมเดล AI ไปใช้ในกรณีจริงได้ Douglas Heaven ใน MIT Technology Review อธิบายถึงความเข้มข้นของการฝึกอบรมของโมเดล:

“Facebook ฝึกหุ่นยนต์เป็นเวลา 3 วันภายใน AI Habitat ซึ่งเป็นรูปแบบเสมือนจริงของภายในอาคารที่มีห้องและทางเดินและเฟอร์นิเจอร์ ในช่วงเวลานั้นพวกมันเดิน 2.5 พันล้านขั้นตอน ซึ่งเทียบเท่ากับ 80 ปีของประสบการณ์ของมนุษย์”

เนื่องจากความซับซ้อนของงานฝึกอบรม นักวิจัยจึงตัดตัวเรียนรู้ที่อ่อนแอออกไปเมื่อการฝึกอบรมดำเนินต่อไป เพื่อเพิ่มความเร็วในการฝึกอบรม ทีมวิจัยหวังว่าจะพัฒนาโมเดลปัจจุบันให้ไกลกว่านี้ และสร้างอัลกอริทึมที่สามารถนำทางสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนโดยใช้เฉพาะข้อมูลกล้อง โดยไม่ต้องใช้ข้อมูล GPS และทิศทาง สาเหตุของสิ่งนี้คือ ข้อมูล GPS และทิศทางอาจถูกรบกวนหรือไม่มีอยู่ในอาคาร

แม้ว่าเทคโนโลยีนี้ยังไม่ได้รับการทดสอบใน户外และยังมีปัญหาในการนำทางระยะไกล แต่การพัฒนาโมเดลเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการพัฒนาเครื่องมือรุ่นต่อไป โดยเฉพาะหุ่นยนต์ส่งมอบและหุ่นยนต์ที่ทำงานในสำนักงานหรือบ้าน