Technology

สโมสรฟุตบอล Real Madrdid แชมป์เก่าฟุตบอลลีกประเทศสเปนและแชมป์ยุโรปปีล่าสุด เผยแพร่คลิปวิดีโอการฝึกซ้อมของนักเตะก่อนลงแข่งกับทีม Real Betis ในช่วงสุดสัปดาห์นี้ แต่สิ่งที่ดูจะดึงดูดความสนใจจากผู้คนไม่น้อยกว่าทักษะของบรรดาแข้งดัง คือหุ่นยนต์ที่ถูกนำมาใช้เป็นส่วนหนึ่งในการซ้อมยิงฟรีคิก หุ่นยนต์ที่ว่านี้ถูกออกแบบมาเป็นกำแพงให้นักเตะใช้เพื่อการซ้อมยิงฟรีคิก ตัวหุ่นยนต์ถูกออกแบบมาเป็นแผงล้อเลื่อนที่ประกอบไปด้วยหุ่นรูปร่างคล้ายคนจำนวน 6 ตัวจัดวางเรียงกันเป็นหน้ากระดานคล้ายกับกำแพงมนุษย์ในเกมฟุตบอลของจริงที่พร้อมป้องกันประตูเมื่อทีมเสียลูกฟรีคิกในระยะอันตราย ตัวหุ่นมีช่วงลำตัวที่ยืดออกได้ ทำให้ผู้ฝึกสอนสามารถปรับขนาดของหุ่นให้ยืดสูงขึ้นได้ตามต้องการผ่านการสั่งงานด้วยแท็บเล็ต ซึ่งการปรับยืดตัวหุ่นนี้ก็เป็นการเลียนแบบจำลองนักเตะคู่แข่งที่มีส่วนสูงแตกต่างกันไปในแต่ละคน ในการซ้อมยิงฟรีคิกนั้น จังหวะที่บอลถูกยิงผ่านมาที่กำแพงหุ่นยนต์ ตัวหุ่นจะเคลื่อนที่ขึ้นด้านบนอย่างรวดเร็วคล้ายการกระโดดของนักเตะในเกมฟุตบอลจริงเพื่อสร้างความคุ้นชินและความท้าทายให้แก่ผู้ฝึกซ้อมการยิง นอกจากนี้หุ่นยนต์กำแพงฟรีคิกนี้ยังถูกออกแบบมาให้มีความยืดหยุ่นในการใช้งาน ผู้ฝึกสอนสามารถเลือกพับเก็บหุ่นจาก 6 ตัวในกำแพงให้เหลือเพียง 4 หรือ 5 ตัวได้ อย่างไรก็ตามไม่มีรายละเอียดทางเทคนิคของหุ่นที่เปิดเผยว่าการใช้งานจริงนั้นมีระบบเซ็นเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนที่ของลูกบอลเพื่อสั่งการให้หุ่นยนต์ "กระโดด" หรือไม่ หรืออาศัยการควบคุมผ่านแท็บเล็ตของผู้ฝึกสอน ด้วยจุดเด่นของหุ่นยนต์ที่มีการเคลื่อนไหวแม่นยำ และสามารถเคลื่อนไหวซ้ำได้ไม่รูจักเหน็ดเหนื่อย (เช่นการกระโดดป้องกันลูกฟรีคิกอย่างหุ่นยนต์ของ Real Madrid นี้) ไม่แน่ว่าจากนี้ไปเราอาจได้เห็นการนำหุ่นยนต์มาเป็นส่วนหนึ่งของแผนการฝึกซ้อมนักกีฬาเพิ่มมากขึ้นในอนาคต ที่มา - ช่อง YouTube Real Madrid, Twitter @realmadrid 🏹 ¡Qué manera de clavarlas! 🏹 pic.twitter.com/rn0jcVfHQf — Real Madrid C.F. (@realmadrid) August 30, 2022 Topics:  Football Robot Bulk SMS และ SMS OTP ราคาถูกพิเศษ สำหรับปริมาณมาก ติดต่อ LINE @deecom...

DeepMind เผยแพร่งานวิจัยใหม่โชว์ผลการฝึกปัญญาประดิษฐ์ให้หัดเล่นฟุตบอลตั้งแต่พื้นฐาน ตั้งแต่เริ่มยืน, วิ่งไล่ลูกบอล ไปจนถึงการเลี้ยงหลบ, เข้าสกัด และการเล่นเป็นทีม งานวิจัยนี้เป็นการฝึก DeepMind ให้ควบคุมหุ่นที่ถูกเรียกว่า "agent" ซึ่งหมายถึงหุ่นจำลอง 3 มิติในระบบคอมพิวเตอร์ที่มีการกำหนดเงื่อนไขกลไกการเคลื่อนไหวร่างกายตามหลักฟิสิกส์เลียนแบบธรรมชาติของร่างกายคน (ซึ่งใช้เอนจิน MujoCo ที่บริษัทซื้อมา) ให้เรียนรู้วิธีการเล่นฟุตบอลโดยเริ่มตั้งแต่ศูนย์ในระดับที่ agent ไม่รู้แม้กระทั่งวิธีทรงตัวให้ยืนอยู่ในสนามฟุตบอลได้ จนกระทั่งมันรู้จักวิธีเล่นฟุตบอลกันเป็นทีม ภายใน 3 วันหลังเริ่มการเทรนให้ DeepMind (เทียบเท่ากับการจำลองเกมการแข่งฟุตบอลจริง 5 ปี) มันการเริ่มรู้จักการควบคุมร่างกายของ agent ให้เคลื่อนที่หาลูกฟุตบอลและพยายามกระแทกลูกบอลให้ไปเข้าประตูทีมฝั่งตรงข้าม ผ่านไป 50 วันหลังการเทรน DeepMind รู้จักการสั่งให้ agent เล่นฟุตบอลโดยการพยายาม "เตะ" ลูกฟุตบอล ไม่ใช่แค่การวิ่งชนกระแทกลูกบอลอีกต่อไป นอกจากนี้มันยังรู้จักการออกบอลไปยังพื้นที่ว่างที่ไม่มีผู้เล่นฝ่ายตรงข้าม รู้จักการหลบหลีกคู่ต่อสู้ ทั้งยังพัฒนาการเคลื่อนที่ตอนไม่มีบอลด้วย ทั้งหมดที่กล่าวมานี้คือภาพรวมของการฝึกให้ปัญญาประดิษฐ์รู้จักเกมฟุตบอลและเริ่มหัดเล่นด้วยตัวมันเอง เสมือนการปล่อยให้คนทำความรู้จักการเล่นฟุตบอลด้วยตนเอง แตกต่างกันแต่เพียงแค่ว่านี่คือการฝึกให้ปัญญาประดิษฐ์ควบคุมร่างกายของหุ่นในโลกเสมือนแห่งคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้และค่อยๆ พัฒนาทักษะกีฬาแทนการใช้ร่างกายจริง แน่นอนว่าเมื่อมองดูภาพการเล่นฟุตบอลของ DeepMind แล้ว มันช่างแตกต่างจากภาพที่เราเห็นจากเกมฟุตบอลอย่าง FIFA หรือ PES แบบคนละเรื่อง ซึ่งเกมเหล่านี้ก็มีโหมดที่ผู้เล่นสามารถแข่งกับทีมของคอมพิวเตอร์หรือปล่อยให้คอมพิวเตอร์ควบคุมทีมแข่งกันเอง และแน่นอนว่าโหมดเกมเหล่านั้นล้วนมีปัญญาประดิษฐ์อยู่เบื้องหลังคอยควบคุมตัวผู้เล่นต่างๆ ในเกมให้เคลื่อนไหวและพยายามเอาชนะคู่แข่ง ปัญญาประดิษฐ์ในเกมเหล่านั้นมีความซับซ้อนในการเรียนรู้และควบคุมการเคลื่อนที่ต่างๆ น้อยกว่าสิ่งที่ DeepMind ถูกฝึกให้ทำ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของฟิสิกส์เชิงกลของร่างกาย agent (หรือก็คือตัวผู้เล่นในเกมฟุตบอล) ซึ่งในเกมมีรายละเอียดซับซ้อนน้อยกว่าเอนจิน MujoCo ที่ DeepMind ต้องคอยควบคุม ไหนจะวิธีการเคลื่อนไหวร่างกายที่เกมอย่าง FIFA หรือ PES นั้นมีการออกแบบท่วงท่าหรือรูปแบบการเคลื่อนไหวเตรียมข้อมูลเอาไว้ให้พร้อมอยู่ก่อนแล้ว เหลือเพียงให้ปัญญาประดิษฐ์ของเกมเลือกดึงเอาชุดรูปแบบการเคลื่อนไหวเหล่านั้นมาใช้ให้เหมาะสมต่อสถานการณ์ ในแง่การเคลื่อนที่ในเชิงแทคติคการเล่นร่วมกันเป็นทีม หากมองถึงความลื่นไหลของเกมอย่าง FIFA หรือ PES ก็ดูเหมือนคอมพิวเตอร์จะรู้จักวิธีการเล่นเป็นทีมอย่างมีประสิทธิภาพ แต่นั่นก็เพราะว่าในการพัฒนาเกมย่อมต้องใส่ข้อมูลแทคติกเหล่านี้เอาไว้ให้คอมพิวเตอร์อยู่ก่อนแล้วเช่นกัน ในขณะที่ DeepMind นั้นต้องเรียนรู้เรื่องเหล่านี้ใหม่หมดด้วยตัวมันเองทุกอย่าง ต้องลองผิดลองถูกด้วยตัวมันเอง เปรียบเหมือนคนที่ต้องหัดเล่นฟุตบอลโดยหัดคิดเอง ปราศจากโค้ชที่จะคอยมาสอนว่าทำแบบไหนจึงจะเป็นวิธีที่ดีและถูกต้อง...