การสร้างนโยบายหุ่นยนต์ที่ใช้งานได้จริงไม่ใช่ปัญหาของคอมพิวเตอร์อีกต่อไป แต่เป็นปัญหาของข้อมูล ทีม AI ที่มีร่างกาย (Embodied AI) มีตัวเลือกสามทางในการป้อนข้อมูลให้กับโมเดลของพวกเขา ได้แก่ การควบคุมระยะไกล การจำลอง และวิดีโอจากมนุษย์ แต่ละวิธีมีต้นทุนที่แตกต่างกัน ระดับความแม่นยำที่แตกต่างกัน และขีดจำกัดสูงสุดของสิ่งที่หุ่นยนต์ของคุณสามารถเรียนรู้ได้ การเลือกแหล่งข้อมูลหลักที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้เสียเวลาหกเดือนและงบประมาณหลายล้านก่อนที่จะได้ผลลัพธ์ คู่มือนี้จะอธิบายรายละเอียดของแต่ละแหล่งข้อมูลสำหรับ AI ที่มีร่างกาย ข้อดี ข้อเสีย และวิธีการรวมแหล่งข้อมูลเหล่านั้นเข้าด้วยกันเพื่อสร้างกลยุทธ์ข้อมูลการฝึกอบรมหุ่นยนต์ระดับใช้งานจริง
ประเด็นที่สำคัญ
- การควบคุมระยะไกลให้ข้อมูลที่มีความแม่นยำสูงสุด แต่มีข้อจำกัดอยู่ที่ 5-50 ตอนต่อชั่วโมงการทำงานของผู้ปฏิบัติงาน
- การจำลองสร้างเหตุการณ์นับล้านเหตุการณ์ได้ในราคาประหยัด แต่ก็ทำให้เกิดช่องว่างระหว่างการจำลองกับความเป็นจริง ซึ่งส่งผลให้การจำลองล้มเหลวในงานที่ต้องมีการติดต่อสื่อสารจำนวนมาก
- วิดีโอที่แสดงมนุษย์นั้นปรับขนาดได้อย่างราบรื่น แต่ขาดป้ายกำกับการกระทำของหุ่นยนต์และขาดความชัดเจนในเรื่องการแสดงออกถึงตัวตน
- ผลการวิจัยล่าสุดแสดงให้เห็นว่า ตัวอย่างการจำลองประมาณ 8 ตัวอย่าง ให้ผลลัพธ์เทียบเท่ากับตัวอย่างที่ควบคุมจากระยะไกล 1 ตัวอย่าง สำหรับงานในโดเมนเดียวกัน
- โดยส่วนใหญ่แล้ว ระบบ AI ที่ใช้ในกระบวนการผลิตจะผสมผสานแหล่งข้อมูลทั้งสามแหล่งเข้าด้วยกัน แทนที่จะเลือกเพียงแหล่งเดียว
เหตุใดข้อมูลจึงเป็นอุปสรรคสำคัญในปัญญาประดิษฐ์ที่ผสานรวมเข้ากับร่างกาย?
ข้อมูลคืออุปสรรคสำคัญในปัญญาประดิษฐ์ที่เชื่อมโยงกับร่างกาย เนื่องจากข้อมูลการรับรู้และการเคลื่อนไหวที่สัมพันธ์กับการกระทำนั้นไม่มีอยู่จริงในระดับอินเทอร์เน็ต แบบจำลองภาษาอาจรับข้อมูลข้อความได้ถึงล้านล้านโทเค็นที่ดึงมาจากเว็บ นโยบายของหุ่นยนต์ต้องการมุมข้อต่อที่ซิงโครไนซ์กัน แรงจับยึด เฟรมกล้อง และบริบทของงาน ซึ่งทั้งหมดนี้ถูกบันทึกไว้ในระหว่างการเคลื่อนไหวทางกายภาพ และข้อมูลเหล่านี้ไม่มีให้ใช้งานได้ฟรี
ช่องว่างด้านขนาดนั้นชัดเจนมาก หุ่นยนต์อุตสาหกรรมกว่า 3.9 ล้านตัวกำลังทำงานอยู่ทั่วโลก (IFR World Robotics, 2024) แต่ชุดข้อมูลการควบคุมหุ่นยนต์แบบเปิดที่ใหญ่ที่สุดมีเพียงประมาณ 1 ล้านตอนเท่านั้น (Open X-Embodiment, Padalkar et al., 2023) ฮาร์ดแวร์มีอยู่ทุกที่ แต่ข้อมูลกลับมีไม่มากนัก หุ่นยนต์รูปแบบใหม่ทุกตัว ไม่ว่าจะเป็นหุ่นยนต์แขนเดียว หุ่นยนต์ฮิวมานอยด์สองแขน หรือฐานเคลื่อนที่ที่มีแขน ล้วนทำให้ความต้องการข้อมูลเปลี่ยนแปลงไป เพราะนโยบายที่ฝึกฝนกับหุ่นยนต์รูปแบบหนึ่งนั้นมักจะไม่สามารถถ่ายโอนไปยังอีกรูปแบบหนึ่งได้อย่างราบรื่น
ช่องว่างด้านประสิทธิภาพ: การสูญเสียประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นเมื่อนำนโยบายที่ฝึกฝนกับโครงสร้างทางกายภาพของหุ่นยนต์ตัวหนึ่งไปใช้กับหุ่นยนต์อีกตัวหนึ่ง
นี่คือเหตุผลที่ทีมพัฒนาหุ่นยนต์เรียนรู้ในปัจจุบันคิดในแง่ของกลยุทธ์ข้อมูล ไม่ใช่แค่การรวบรวมข้อมูล การผสมผสานที่ลงตัวระหว่างการควบคุมระยะไกล การจำลอง และวิดีโอจากมนุษย์ จะกำหนดว่าโมเดลของคุณทำอะไรได้บ้าง ส่งมอบได้เร็วแค่ไหน และคุณต้องใช้เงินเท่าไหร่ในการพัฒนาให้สำเร็จ
ข้อมูลการควบคุมระยะไกลคืออะไร และเมื่อใดจึงจะเหมาะสมที่สุด?
ข้อมูลการควบคุมระยะไกลจะถูกบันทึกเมื่อผู้ควบคุมควบคุมหุ่นยนต์แบบเรียลไทม์ผ่านแขนนำ, ชุดหูฟัง VR, โครงกระดูกภายนอก หรืออินเทอร์เฟซที่ติดตั้งบนข้อมือ ในขณะที่ระบบจะบันทึกทุกมุมข้อต่อ การอ่านค่าแรง และเฟรมภาพจากกล้องพร้อมกัน
การควบคุมระยะไกล: การควบคุมหุ่นยนต์โดยมนุษย์แบบเรียลไทม์ ด้วยข้อมูลการรับรู้และการเคลื่อนไหวที่ซิงโครไนซ์กัน ซึ่งบันทึกไว้ระหว่างการดำเนินการ
การควบคุมระยะไกลได้เปรียบในด้านความแม่นยำสูง เนื่องจากข้อมูลถูกสร้างขึ้นโดยมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญที่ทำภารกิจเดียวกันกับหุ่นยนต์ตัวนั้น ๆ ทำให้ความสอดคล้องระหว่างการกระทำและสถานะสมบูรณ์แบบ และช่องว่างระหว่างตัวตนกับหุ่นยนต์เป็นศูนย์ การเรียนรู้จากการเลียนแบบ การจำลองพฤติกรรม และการปรับแต่งนโยบาย ล้วนได้รับประโยชน์จากการสาธิตการควบคุมระยะไกลที่ชัดเจน
ต้นทุนจะปรากฏชัดเจนเมื่อขยายขนาด ผู้ควบคุมหุ่นยนต์ที่มีทักษะสามารถผลิตได้ 5-50 ตอนต่อชั่วโมง ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงาน และคุณภาพจะลดลงเมื่อผู้ควบคุมเหนื่อยล้า หุ่นยนต์หนึ่งตัว ผู้ควบคุมหนึ่งคน นั่นคือขีดจำกัดสูงสุด และนี่คือเหตุผลที่แพลตฟอร์มแบบเปิด เช่น ALOHA, UMI และหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ที่ใช้โครงสร้างภายนอก (AgiBot, Fourier GR-1) ต่างมุ่งเน้นไปที่การลดต้นทุนและเพิ่มปริมาณงานมากกว่าการขยายขนาดอย่างรวดเร็ว
บริการข้อมูล AI ทางกายภาพของ Shaip ทำงานร่วมกับเซลล์การควบคุมระยะไกลควบคู่ไปกับเวิร์กโฟลว์การเก็บรวบรวมข้อมูลแบบหลายรูปแบบ ทำให้ทีมหุ่นยนต์ไม่ต้องสร้างไปป์ไลน์ของผู้ปฏิบัติงานตั้งแต่เริ่มต้น
ข้อมูลการจำลองคืออะไร และสามารถปรับขนาดได้อย่างไร?
ข้อมูลจำลองถูกสร้างขึ้นโดยเอนจิ้นฟิสิกส์ต่างๆ เช่น MuJoCo, NVIDIA Isaac Sim, Isaac Lab และ PyBullet ซึ่งแสดงผลหุ่นยนต์เสมือนจริงที่กำลังปฏิบัติภารกิจต่างๆ บนอินสแตนซ์แบบขนานนับพันๆ ตัว คลัสเตอร์ GPU เพียงตัวเดียวสามารถสร้างข้อมูลได้หลายล้านตอนในชั่วข้ามคืนด้วยต้นทุนส่วนเพิ่มที่เกือบเป็นศูนย์
การจำลองสถานการณ์นั้นได้เปรียบทั้งในด้านขนาดและความปลอดภัย กรณีพิเศษ ความล้มเหลวจากการชน และการกำหนดค่าที่เป็นอันตราย สามารถตรวจสอบได้ทั้งหมดโดยไม่ทำให้ฮาร์ดแวร์เสียหาย การสุ่มโดเมน — การเปลี่ยนแปลงแสง พื้นผิว แรงเสียดทาน และความแข็งของข้อต่อแบบสุ่มระหว่างการฝึก — สร้างนโยบายที่สามารถใช้งานได้ดีในโลกแห่งความเป็นจริง แทนที่จะปรับให้เข้ากับรูปแบบภาพเพียงรูปแบบเดียวมากเกินไป
ช่องว่างระหว่างการจำลองกับความเป็นจริง: ประสิทธิภาพที่ลดลงเมื่อนำนโยบายที่ฝึกฝนในระบบจำลองไปใช้งานบนฮาร์ดแวร์จริง ซึ่งมักเกิดจากพลวัตการสัมผัส สัญญาณรบกวนของเซ็นเซอร์ และความแตกต่างของความแม่นยำทางภาพ
ต้นทุนจะปรากฏให้เห็นเมื่อนำไปใช้งานจริง โปรแกรมจำลองไม่ได้จำลองแรงเสียดทานของสบู่เปียก ความยืดหยุ่นของบรรจุภัณฑ์โฟม หรือความแปรผันทางสายตาของโลหะสะท้อนแสงภายใต้แสงไฟฟลูออเรสเซนต์ งานที่ต้องสัมผัสอย่างใกล้ชิดเป็นจุดที่การจำลองกับความเป็นจริงมักล้มเหลว งานวิจัยที่ตีพิมพ์ในปี 2025 ได้ระบุถึงข้อแลกเปลี่ยนนี้ไว้ว่า ตัวอย่างการจำลองประมาณ 8 ตัวอย่างให้ประโยชน์เทียบเท่ากับตัวอย่างที่ควบคุมจากระยะไกล 1 ตัวอย่างสำหรับงานการจัดการในพื้นที่ (กฎการใช้ข้อมูลสำหรับการจัดการหุ่นยนต์, 2025)
แพลตฟอร์มการเรนเดอร์ภาพเสมือนจริงอย่าง NVIDIA Cosmos และ 3D Gaussian Splatting ช่วยลดช่องว่างด้านภาพลงได้ แต่ช่องว่างด้านพลศาสตร์ — แรงเสียดทาน การเสียรูป และความยืดหยุ่น — ยังคงเป็นปัญหาที่ยากกว่า
ข้อมูลวิดีโอจากมนุษย์คืออะไร และมันช่วยปลดล็อกอะไรบ้าง?
ข้อมูลวิดีโอเกี่ยวกับมนุษย์ คือภาพวิดีโอของผู้คนกำลังทำกิจกรรมที่ต้องใช้แรงงาน เช่น พับผ้า จัดเรียงจาน ประกอบชิ้นส่วนต่างๆ ซึ่งบันทึกจากกล้องมุมมองบุคคลที่หนึ่ง กล้องวงจรปิด หรือฉากสาธิตที่จัดเตรียมไว้
วิดีโอจากมนุษย์มีข้อดีทั้งด้านต้นทุนและความหลากหลาย ผู้ร่วมงานเพียงคนเดียวที่มีสมาร์ทโฟนสามารถบันทึกการสาธิตได้หลายร้อยครั้งในห้องครัว โรงรถ โรงงาน และสำนักงานต่างๆ ภายในบ่ายวันเดียว ไม่จำเป็นต้องใช้หุ่นยนต์ ไม่จำเป็นต้องมีห้องปฏิบัติการ และไม่จำเป็นต้องฝึกอบรมผู้ปฏิบัติงาน โมเดลภาพและภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าจากวิดีโอของมนุษย์จะได้รับความเข้าใจภาพรวมของฉาก ซึ่งสามารถนำไปปรับใช้กับนโยบายของหุ่นยนต์ได้อย่างมีประโยชน์ก่อนที่จะปรับแต่งเพิ่มเติม
ข้อจำกัดคือการขาดป้ายกำกับการกระทำ วิดีโอแสดงมือที่กำลังจับแก้ว แต่ไม่ได้บันทึกแรงที่ใช้หรือมุมข้อต่อที่แขนหุ่นยนต์จะต้องใช้ในการจำลองการเคลื่อนไหวนั้น แบบจำลองพลศาสตร์ผกผันและการกำหนดเป้าหมายใหม่จากมือไปยังปลายแขนสามารถอนุมานป้ายกำกับเหล่านั้นได้บางส่วน แต่การกระทำเสมือนที่ได้นั้นมีสัญญาณรบกวน
ลองนึกภาพบริษัทสตาร์ทอัพแห่งหนึ่งกำลังสร้างหุ่นยนต์ทำความสะอาดครัว พวกเขามีงบประมาณ 80,000 ดอลลาร์ การควบคุมระยะไกลโดยผู้เชี่ยวชาญ 20 ชั่วโมง อาจช่วยให้พวกเขาทำความสะอาดแขนหุ่นยนต์ได้ 200 ตอน ในขณะที่การรวบรวมวิดีโอจากครัวต่างๆ ในบ้านหลายๆ หลัง 20 ชั่วโมง อาจช่วยให้พวกเขาได้คลิปวิดีโอแบบมองตัวเองหลายพันคลิป โทรศัพท์มือถือมีความคมชัดกว่า ในขณะที่ชุดวิดีโอมีความกว้างกว่า หุ่นยนต์ต้องการทั้งสองอย่าง ในอัตราส่วนที่แตกต่างกันในแต่ละขั้นตอนการฝึกอบรม
การควบคุมระยะไกล การจำลองสถานการณ์ และวิดีโอจากมนุษย์: การเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกัน
| Dimension | การควบคุมระยะไกล | การจำลอง | วิดีโอมนุษย์ |
|---|---|---|---|
| ค่าใช้จ่ายต่อตอน | สูง (เวลาทำงานของผู้ปฏิบัติงาน + เวลาทำงานของหุ่นยนต์) | ต่ำมาก (เฉพาะการคำนวณ) | น้อยมาก (เวลาของผู้มีส่วนร่วม) |
| ทางเข้า | 5–50 ตอน/ชั่วโมง | หลายพัน/ชั่วโมงต่อ GPU | หลายร้อยดอลลาร์ต่อชั่วโมงต่อผู้ร่วมงาน |
| ความจงรักภักดี | สูงสุด (ช่องว่างระหว่างปริมาณวัสดุกับเทคโนโลยีเป็นศูนย์) | ปานกลาง (ช่องว่างระหว่างการจำลองกับความเป็นจริง) | ขนาดกลาง (ไม่มีป้ายกำกับการกระทำ) |
| ความหลากหลายของงาน | จำกัดเวลาทำการของผู้ให้บริการ | ถูกจำกัดด้วยการออกแบบด้านสิ่งแวดล้อม | สูงสุด (ความหลากหลายในโลกแห่งความเป็นจริง) |
| เหมาะสำหรับ | งานปรับแต่งละเอียดที่เกี่ยวข้องกับการติดต่อจำนวนมาก | การฝึกอบรมเบื้องต้น, กรณีพิเศษ, ความปลอดภัย | การเตรียมตัวก่อนฝึกอบรม ความเข้าใจสถานการณ์ |
| จุดอ่อนหลัก | ไม่สามารถปรับขนาดได้ | การโอนย้ายจากซิมสู่โลกแห่งความเป็นจริง | การกำหนดเป้าหมายใหม่ของร่างกาย |
| ส่วนผสมการผลิตทั่วไป | 5–20% ของทั้งหมด | 60–80% ของทั้งหมด | 10–30% ของทั้งหมด |
คุณจะเลือกกลยุทธ์ข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับ AI ที่ผสานรวมเข้ากับร่างกายได้อย่างไร?
การเลือกกลยุทธ์ข้อมูลการฝึกหุ่นยนต์ที่เหมาะสมเริ่มต้นจากเป้าหมายการใช้งาน ไม่ใช่แหล่งข้อมูล หุ่นยนต์หยิบจับในโรงงาน หุ่นยนต์ฮิวมานอยด์สำหรับใช้ในบ้าน และหุ่นยนต์ผู้ช่วยผ่าตัด มีข้อกำหนดด้านความสมจริง ความปลอดภัย และลักษณะเฉพาะตัวที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง ดังนั้นจึงต้องการส่วนผสมของข้อมูลที่เหมาะสมแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงเช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์มีข้อกำหนดก่อนการใช้งานเฉพาะของตนเอง ซึ่งเราจะอธิบายรายละเอียดในคู่มือเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ของ เรา
กรอบการทำงานเชิงปฏิบัติสามขั้นตอน:
- ฝึกฝนเบื้องต้นด้วยการจำลองสถานการณ์และวิดีโอจากมนุษย์ ใช้การจำลองเพื่อครอบคลุมฉาก วัตถุ และกรณีพิเศษด้านความปลอดภัยในวงกว้าง เพิ่มวิดีโอจากมุมมองของมนุษย์เพื่อสร้างพื้นฐานการจัดการที่เป็นธรรมชาติและความหลากหลายทางภาพที่เหมือนจริง ขั้นตอนนี้นั้นประหยัดและครอบคลุมกว้างขวาง
- ยึดตรึงด้วยการควบคุมระยะไกลบนแบบจำลองเป้าหมาย รวบรวมคลิปวิดีโอการควบคุมระยะไกลคุณภาพสูงจำนวน 500–2,000 คลิป สำหรับหุ่นยนต์รุ่นที่คุณวางแผนจะใช้งานจริง ขั้นตอนนี้มีค่าใช้จ่ายสูงแต่ขาดไม่ได้ เพราะเป็นการวางรากฐานนโยบายบนพื้นฐานของสถานการณ์จริง
- วนซ้ำด้วยวงล้อข้อมูล เมื่อใช้งานเสร็จแล้ว ให้บันทึกการทำงานอัตโนมัติและกรณีที่เกิดข้อผิดพลาด นำข้อมูลเหล่านั้นกลับมาใช้ในรอบการฝึกอบรมครั้งต่อไป พร้อมกับวิดีโอจากผู้ควบคุมระยะไกลและวิดีโอจากมนุษย์
ลองนึกภาพเหมือนกับการฝึกเชฟดู การจำลองสถานการณ์ก็เหมือนโรงเรียนสอนทำอาหาร – ครอบคลุมกว้างขวาง ราคาถูก และยอมรับความผิดพลาดได้ การเรียนรู้จากวิดีโอของมนุษย์ก็เหมือนกับการดูวิดีโอสอนทำอาหารนับพันๆ คลิป – ให้บริบทที่กว้างขวาง แต่ไม่มีครัวของตัวเอง การควบคุมระยะไกลก็เหมือนกับการฝึกงานภาคปฏิบัติในครัวจริงที่คุณจะได้ทำงาน – ช้า แพง และหาอะไรมาทดแทนไม่ได้ เชฟมืออาชีพคนไหนก็ไม่มีทางข้ามขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งในสามขั้นตอนนี้ไปได้
เวิร์กโฟลว์การรวบรวม และระบุข้อมูลแบบหลายรูปแบบของ Shaip ถูกสร้างขึ้นเพื่อรองรับทั้งสามระดับ ได้แก่ การปฏิบัติงานในห้องควบคุมระยะไกล การติดป้ายกำกับสำหรับการจำลอง และการรวบรวมวิดีโอจากมุมมองของผู้ใช้ ผ่านเครือข่ายผู้ร่วมงานทั่วโลกกว่า 500 ราย เพื่อให้ทีมหุ่นยนต์สามารถจัดการกลยุทธ์แบบไฮบริดได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่อผู้ให้บริการถึงห้ารายเข้าด้วยกัน
สรุป
การถกเถียงเรื่องการควบคุมระยะไกล การจำลอง และวิดีโอจากมนุษย์ มีคำตอบที่ชัดเจนในปี 2026: มันไม่ใช่ทางเลือก แต่เป็นการผสมผสานกัน การควบคุมระยะไกลให้ความแม่นยำ การจำลองให้ขนาดที่ใหญ่ขึ้น และวิดีโอจากมนุษย์ให้ความหลากหลาย กระบวนการ AI ที่ผสานรวมเข้ากับการใช้งานจริงนั้นผสมผสานทั้งสามอย่างเข้าด้วยกัน โดยคำนึงถึงเป้าหมายการใช้งาน รูปแบบการใช้งาน และงบประมาณ ทีมที่จะประสบความสำเร็จในทศวรรษหน้าของการเรียนรู้ของหุ่นยนต์จะไม่ใช่ทีมที่เลือกแหล่งที่มาที่ถูกที่สุด แต่จะเป็นทีมที่ผสมผสานสิ่งต่างๆ เข้าด้วยกันอย่างชาญฉลาดที่สุด
ความแตกต่างระหว่างการควบคุมระยะไกลและข้อมูลจำลองสำหรับการฝึกหุ่นยนต์คืออะไร?
ข้อมูลการควบคุมระยะไกลจะถูกบันทึกในระหว่างที่มนุษย์ควบคุมหุ่นยนต์จริงแบบเรียลไทม์ ทำให้ได้คู่สถานะการกระทำที่มีความแม่นยำสูงโดยไม่มีช่องว่างระหว่างการจำลองกับความเป็นจริง ส่วนข้อมูลการจำลองนั้นสร้างขึ้นในโปรแกรมจำลองทางฟิสิกส์ เช่น MuJoCo หรือ NVIDIA Isaac Sim ซึ่งให้ประสิทธิภาพในขนาดใหญ่ด้วยต้นทุนต่ำ แต่จะทำให้เกิดช่องว่างระหว่างการจำลองกับความเป็นจริง การควบคุมระยะไกลจึงเหมาะสมที่สุดสำหรับการปรับแต่งนโยบายอย่างละเอียด ในขณะที่การจำลองเหมาะสมที่สุดสำหรับการฝึกฝนเบื้องต้นและกรณีพิเศษ
คุณต้องการข้อมูลการควบคุมระยะไกลมากแค่ไหนในการฝึกนโยบายหุ่นยนต์?
ข้อกำหนดด้านการควบคุมระยะไกลขึ้นอยู่กับว่าโมเดลได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าหรือฝึกฝนตั้งแต่เริ่มต้น โดยทั่วไปแล้ว นโยบายที่ฝึกฝนล่วงหน้าจากข้อมูลจำลองและวิดีโอของมนุษย์จะบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการด้วยจำนวนการควบคุมระยะไกล 500–2,000 ครั้งต่อภารกิจเป้าหมาย หากไม่มีการฝึกฝนล่วงหน้า ความต้องการจะเพิ่มขึ้นอย่างมากเป็น 10,000 ครั้งขึ้นไป ชุดข้อมูลการฝึกฝนล่วงหน้าแบบข้ามแพลตฟอร์ม เช่น Open X-Embodiment ช่วยลดงบประมาณการควบคุมระยะไกลที่จำเป็นในขั้นตอนการปรับแต่งได้อย่างมาก
วิดีโอจากมนุษย์สามารถใช้แทนการควบคุมระยะไกลในการฝึกอบรม AI ที่มีร่างกายได้หรือไม่?
วิดีโอจากมนุษย์ไม่สามารถทดแทนการควบคุมระยะไกลได้อย่างสมบูรณ์ เพราะวิดีโอขาดข้อมูลระบุการกระทำของหุ่นยนต์อย่างชัดเจน เช่น การอ่านค่าแรง มุมข้อต่อ สถานะของตัวจับยึด ซึ่งเป็นสิ่งที่การเรียนรู้แบบเลียนแบบต้องการ แบบจำลองพลศาสตร์ผกผันสามารถอนุมานข้อมูลระบุการกระทำบางส่วนได้ แต่กลยุทธ์ที่สร้างขึ้นจากแบบจำลองเหล่านั้นจะมีประสิทธิภาพด้อยกว่ากลยุทธ์ที่ปรับแต่งอย่างละเอียดจากการควบคุมระยะไกลจริง วิดีโอจากมนุษย์มีคุณค่ามากที่สุดในฐานะแหล่งข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมเบื้องต้นและความเข้าใจฉากเบื้องต้น ซึ่งซ้อนอยู่ภายใต้ขั้นตอนการปรับแต่งการควบคุมระยะไกลอย่างละเอียด
ช่องว่างระหว่างการจำลองกับความเป็นจริงคืออะไร และเราจะลดช่องว่างนั้นได้อย่างไร?
ช่องว่างระหว่างการจำลองกับความเป็นจริง คือประสิทธิภาพที่ลดลงเมื่อนำนโยบายที่ฝึกฝนในระบบจำลองไปใช้กับฮาร์ดแวร์จริง วิธีการลดช่องว่างนี้ ได้แก่ การสุ่มโดเมน (การเปลี่ยนแปลงแสง พื้นผิว แรงเสียดทานระหว่างการฝึกฝน) แพลตฟอร์มการเรนเดอร์ภาพเสมือนจริง เช่น NVIDIA Cosmos การใช้ Gaussian Splatting แบบ 3 มิติสำหรับการสร้างฉากขึ้นใหม่ และการระบุระบบเพื่อให้ตรงกับพารามิเตอร์ทางกายภาพของหุ่นยนต์จริง ขั้นตอนการผลิตส่วนใหญ่จะผสมผสานหลายวิธีเข้าด้วยกัน รวมถึงขั้นตอนการปรับแต่งการควบคุมระยะไกลอย่างละเอียด
แหล่งข้อมูลใดดีที่สุดสำหรับการฝึกหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ในปี 2026?
การฝึกหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์จะได้ผลดีที่สุดจากกลยุทธ์แบบหลายชั้น: การจำลองสำหรับการเคลื่อนที่และการควบคุมร่างกายทั้งหมด การควบคุมระยะไกลโดยใช้โครงสร้างภายนอกสำหรับการจัดการที่คล่องแคล่ว และชุดข้อมูลวิดีโอแบบมุมมองบุคคลที่หนึ่งขนาดใหญ่สำหรับข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับฉากธรรมชาติ ชุดข้อมูลแบบเปิด เช่น AgiBot World และ Open X-Embodiment ให้ข้อมูลการฝึกเบื้องต้นข้ามรูปแบบ ในขณะที่เซลล์การควบคุมระยะไกลแบบกำหนดเองจะยึดนโยบายไว้กับจลนศาสตร์เฉพาะของหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์เป้าหมาย
