Google Deepmind與倫敦大學開發讓機器人協作的RoboBallet技術

倫敦大學學院（University College London，UCL）與Alphabet旗下的AI公司DeepMind、機器人公司Intrinsic上周共同揭露了RoboBallet技術，這是一個新的AI演算法，讓大型機器人能夠在繁忙的工業環境中協作而不衝突，並已於《Science Robotics》期刊上發表。

RoboBallet的任務在於幫助在生產線與廠房之間工作的機器人，能夠自動規畫它們的任務與動作，而不互相或與周圍環境碰撞；目前該任務通常是由經過專門培訓的人類手動完成，是個既繁瑣又容易出現錯誤的過程，一組完整的任務規畫往往需要耗費數百小時的人力時間。

而RoboBallet是個結合強化學習（RL）的圖像神經網路（GNN），先藉由GNN理解空間障礙與機器人之間的關係，再透過RL學習如何高效完成任務，並以「避免碰撞、快速完成」獲得獎勵，而讓機器人能在幾秒內自動生成數十個機械手臂的協同動作計畫，比傳統作法快了數百倍，可應用在汽車製造、電子組裝或建築領域上。

在實驗中，僅經過幾天的培訓，RoboBallet就可在幾秒內生成高品質的規畫，還能超越原本所學習的布局，以8個機械手臂解決最多40項任務。

該報告的主要作者Matthew Lai表示，RoboBallet把工業機器人轉變為精心編排的舞碼，每隻手臂都精確且有目的的移動，還可意識到同伴；它不僅能夠避免碰撞，還能實現大規模的協作，這是他們第一次能夠像舞蹈一樣優雅與快速地自動化複雜的多機器人規畫，提升工廠的效率與適應能力。