Encord เปิดตัว “EMG-1” ระบบผสานกล้อง-เซนเซอร์กล้ามเนื้อ ฝึกหัดหุ่นยนต์

ชุดข้อมูลการบันทึกเพื่อฝึกฝนหุ่นยนต์รุ่นใหม่

ชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่มีชื่อว่า อีเอ็มจี-วัน (EMG-1) ออกแบบมาเพื่อรวมสัญญาณคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าจากกล้ามเนื้อ เข้ามาช่วยจำลองการเคลื่อนไหวของมือให้มีความสมจริงมากยิ่งขึ้น โดยบริษัทได้สาธิตชุดข้อมูลโดยใช้วิธีการเรียนรู้แบบเลียนแบบ (Imitation Learning) ผ่านพนักงานของบริษัทที่มาสาธิตการเล่นเกมดึงบล็อกไม้จำลองอย่าง เจนกา (Jenga)

บริษัทระบุว่า เกมบล็อกไม้จำลอง เจนกา (Jenga) ถือเป็นโจทย์ที่ยากมากสำหรับหุ่นยนต์ เพราะต้องพึ่งพาการรับสัญญาณจากเซนเซอร์หลายประเภทพร้อมกัน ทั้งแรงกด การบีบจับบล็อกไม้ ตลอดจนการคำนวณตำแหน่งที่จะวางบล็อกไม้กลับลงไปบนชั้น เพื่อไม่ให้หอไม้ทั้งหักโค่นลงมา ซึ่งในปัจจุบันหุ่นยนต์ทั่วไปยังไม่ได้ถูกฝึกฝนมาให้ทำสิ่งเหล่านี้ได้

อุปกรณ์ที่ช่วยในการฝึกฝนที่ทำให้เคลื่อนไหวได้เป็นธรรมชาติขึ้น 

บริษัทจึงได้พัฒนาอุปกรณ์ดังกล่าวมาเพื่อช่วยในการฝึกฝน โดยอุปกรณ์จะประกอบด้วยกล้องสวมศีรษะและสายรัดข้อมือที่ติดเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของกล้ามเนื้อ โดยระบบจะดึงข้อมูลและซิงค์ข้อมูลระหว่างสัญญาณกล้ามเนื้อของผู้สวมใส่ เข้ากับมุมมองที่ได้จากกล้องวิดีโอแบบเรียลไทม์

ทุกจังหวะการเคลื่อนไหว ตั้งแต่การดึงบล็อกไม้ออกจากหอคอยไปจนถึงการวางลงบนยอด จะถูกบันทึกไว้ทั้งในรูปแบบวิดีโอและการจำลองการทำงานของมือเพื่อสร้างเป็นชุดข้อมูล จากนั้นโมเดลฝึกอบรมจะทำการคัดสรร เติมเต็ม และประเมินผลข้อมูลดังกล่าว พูดง่าย ๆ คือเป็นการเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับนำไปใช้สอนหุ่นยนต์นั่นเอง

โดยบริษัทหวังว่าโมเดลใหม่นี้ จะช่วยให้กลุ่มลูกค้าทั่วทุกกลุ่มเทคโนโลยี AI ไม่ว่าจะเป็นหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ ยานยนต์ไร้คนขับ หรือโดรน สามารถนำไปใช้ฝึกฝนระบบ Physical AI หรือปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพของตนเองได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น