陳世剛 / 工研院機械所
前言
自動化科學與工程研討會(19th International Conference on Automation Science and Engineering; CASE 2023)，為每年舉辦一次之全球知名的機器人和自動化研討會。CASE在IEEE Robotics and Automation Society(RAS)領域中與智慧機器人與系統國際會議(IROS)、機器人與自動化國際會議(ICRA)並列為機器人領域的三大研討會。研討會論文來源除了直接徵稿外，同時會由RAS中的期刊論文，如IEEE Robotics and Automation Letter(RA-L)、IEEE Robotics and Automation Magazine(RAM)以及IEEE Transactions on Robotics(T-RO)選擇優秀論文，於研討會議程期間參與報告並分享其研究成果。
今年度的CASE 2023於紐西蘭奧克蘭舉行，為期五天。本屆研討會總共收到533篇投稿，其中有372篇文章被接收，並且收錄於IEEE Xplore中。此研討會主要收錄以及討論之研究主題領域分別為：「以人為本的自動化系統」、「生命科學中的自動化」、「可持續性和綠色自動化」、「農業和園藝自動化」、「流行病的自動化科學」、「醫療保健自動化」、「智能建築和施工」、「基於知識的自動化」、「製造自動化」、「基於雲的自動化」、「大數據、數據挖掘和機器學習」以及「自動化中的隱私和安全」。本篇文章主要針對筆者於研討會中的所見所聞，包含「人工智慧與控制系統發展」、「再製造議題」以及「樹孿生」三個主題，進行討論。
人工智慧與控制系統發展
觀察本次研討會的議程內容，相較於以往較著重於傳統線性與非線性控制技術之發展，以及各種新式平台之應用案例，近年來由於人工智慧技術迅速崛起，控制系統技術開發逐漸從開發新型態的非線性控制演算法，轉換為結合各種機器學習技術達成優化系統的目標，如：類神經網路(Neural Network)、強化學習(Reinforcement Learning)以及深度神經網路(Deep Neural Network)等技術，進行控制命令以及迴授間的動態響應，進行學習以及修正與補償，藉此優化控制系統之性能。在專題演講中，Dr. Maria Pia Fanti討論透過深度強化學習(Deep Reinforcement Learning; DRL)演算法應用於交通號誌管控、車輛排程系統，甚至應用於健康度監測等方面。由於近年來各式感測器之可用性以及多元性不斷增加，透過DRL訓練之代理模型於義大利之四向交叉路口進行實驗，如圖一所示，呈現深度強化學習演算法根據原始車速與距離等資訊，如圖二所示，可應用於提高路口通行率的可行性，並且收集數據於失控事件需要時，透過控制車速做出反應行動。實驗結果顯現，可以有效透過智慧交通號誌燈，處理道路交通問題。
圖二、各向車速與距離關係表
近年來，數位孿生(Digital Twins)的議題也相當熱門，Dr. Barbara Hammer在專題演講中介紹Graph Neural Networks(GNN)與類神經網路之差異，並且展示如何透過GNN進行數位孿生模型之系統建置、訓練以及模擬。在演講中透過一系列圖像化的過程，將德國水路系統進行GNN數位孿生系統之建置，藉此展示如何透過GNN達成建構數位孿生系統之能力。透過以上模型實現相當複雜之即時模擬，並且也能夠賦予數位模型擁有相當可靠之預判能力。
最後的專題演講中邀請到在機械手臂控制領域相當著名之Dr. Bengt Lennartson，介紹關於變換器模型(Transformers)、強化學習以及模型預測控制(Model Predictive Control; MPC)演算法，如圖三～圖五，並且介紹Transformers的演進，從傳統Google翻譯所使用的模型演進到現今ChatGPT具有強大轉換能力。另外，也介紹如何使用Reinforcement Learning進行模型學習，最終再結合MPC技術完成控制系統建置。
圖三、變換器模型
從以上專題演講之內容安排都著重於各式機器學習演算法結合不同的應用議題可以明顯看出，目前各國學術研究機構都相當注重機器學習演算法以及控制系統之結合，希望能夠透過更智能的學習演算法設計控制器，達成更精準之預兆診斷、數位孿生、變換器模型以及控制模型估測等目標。
再製造議題
本屆的CASE研討會除了著重於機器人系統以及自動控制系統外，另外一個重要議題即為循環經濟中的「再製造(Remanufacture)」議題。一項新生產產品之製造流程再利用如圖六所示。目前絕大部分的再利用流程主要以維修後重複使用以及回收為主；其中「回收」是透過垃圾資源回收與再造流程，將回收物品重新經過物質轉變、組件製造，以及組裝等流程製造成全新的產品，提供給消費者使用。「維修後重複使用」是將原先故障或是正常之產品透過一系列的檢修流程，將產品回復成 ---以上為部分節錄資料，完整內容請見下方附檔。
圖六、產品製造與再利用流程