Trực giác kỹ thuật nói rằng mô hình càng sát thực tế càng tốt. Nhưng trong hệ thống hoạt động thời gian thực, có một điểm mà thêm chi tiết bắt đầu gây hại — và biết điểm đó ở đâu là một kỹ năng thiết kế.
Bốn chi phí của mô hình chi tiết
Tính toán. Mô hình phức tạp hơn cần nhiều thời gian hơn để cập nhật và để dự đoán. Trong vòng điều khiển thời gian thực, điều này chuyển thành độ trễ — mà độ trễ có thể gây mất ổn định.
Dữ liệu để hiệu chỉnh. Mô hình có nhiều tham số hơn cần nhiều phép đo hơn để xác định. Nếu không đủ dữ liệu, các tham số thừa được đặt bừa và mô hình có thể tệ hơn bản đơn giản.
Bảo trì. Mọi tham số đều trôi theo thời gian. Nhiều tham số nghĩa là nhiều thứ cần hiệu chỉnh lại định kỳ.
Khó chẩn đoán. Khi mô hình phức tạp cho kết quả sai, việc tìm ra phần nào sai khó hơn nhiều.
Vì sao mô hình phức tạp hơn có thể kém hơn
Đây là điểm phản trực giác nhất và đáng hiểu rõ.
Một mô hình có nhiều tham số hơn khớp dữ liệu hiệu chỉnh tốt hơn — điều này gần như luôn đúng. Nhưng khớp tốt hơn với dữ liệu đã có không đồng nghĩa dự đoán tốt hơn cho trường hợp mới.
Nếu dữ liệu hiệu chỉnh có nhiễu, mô hình phức tạp sẽ khớp cả phần nhiễu, và nó mang phần nhiễu đó vào mọi dự đoán sau này.
Mô hình đơn giản hơn không đủ khả năng khớp nhiễu, nên nó buộc phải nắm bắt xu hướng chung — và đó thường là thứ ta muốn.
Hệ quả thực tế: khi hiệu chỉnh mô hình, phải kiểm chứng trên dữ liệu khác với dữ liệu dùng để khớp. Nếu không, mô hình phức tạp luôn trông tốt hơn trên giấy và tệ hơn khi chạy thật.
Chọn mức chi tiết theo nhiệm vụ
Cách thực dụng là đi ngược từ yêu cầu.
- Xác định sai số cho phép của nhiệm vụ. Đặt vật vào khay rộng cần chính xác tới đâu?
- Xác định các nguồn sai số khác. Nếu cảm biến đã sai một khoảng nhất định, mô hình chính xác hơn mức đó không mang lại gì.
- Chọn mô hình đơn giản nhất đạt được mức đó.
- Kiểm chứng trên tình huống thật, không chỉ trên dữ liệu hiệu chỉnh.
Bước hai hay bị bỏ qua và nó rất quan trọng: trong một chuỗi, sai số tổng bị chi phối bởi khâu tệ nhất. Cải thiện khâu vốn đã tốt không thay đổi kết quả.
Đây là lý do nhiều nỗ lực làm mô hình động lực học chính xác hơn không cải thiện gì, khi nguồn sai số thật nằm ở hiệu chỉnh camera.
Mô hình phân tầng
Một cách thoát khỏi việc phải chọn một mức duy nhất: dùng nhiều mô hình ở các mức khác nhau cho các mục đích khác nhau.
Mô hình rất thô, rất nhanh cho vòng điều khiển: chỉ cần đủ để giữ ổn định và phản ứng tức thời.
Mô hình trung bình cho lập kế hoạch chuyển động: đủ chi tiết để tránh va chạm và tính quỹ đạo khả thi.
Mô hình chi tiết, chạy chậm cho việc kiểm tra trước khi thực hiện các thao tác quan trọng hoặc không hoàn tác được.
Cách này cho phép mỗi tầng dùng mức chi tiết phù hợp với ràng buộc thời gian của nó, thay vì ép một mô hình duy nhất phục vụ mọi nhu cầu.
Cấu trúc này cũng lặp lại mô hình phân tầng đã bàn ở nhiều nơi khác: vòng nhanh thì đơn giản, vòng chậm thì phức tạp.
Dấu hiệu mô hình đang quá phức tạp
- Khớp rất tốt dữ liệu hiệu chỉnh nhưng kém trên tình huống mới. Dấu hiệu kinh điển.
- Phải hiệu chỉnh lại thường xuyên mà kết quả vẫn không ổn định.
- Không ai trong nhóm giải thích được vì sao mô hình cho kết quả này.
- Thời gian tính toán chiếm phần đáng kể của chu kỳ điều khiển.
- Đơn giản hoá thử mà kết quả không tệ đi. Đây là phép thử dứt khoát nhất.
Phép thử cuối rất đáng làm định kỳ: bỏ bớt một thành phần của mô hình và đo lại. Nếu kết quả không đổi, thành phần đó đang tốn tài nguyên mà không đóng góp gì.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao mô hình khớp dữ liệu tốt hơn lại dự đoán kém hơn?
Vì mô hình nhiều tham số khớp cả phần nhiễu trong dữ liệu hiệu chỉnh, và mang phần nhiễu đó vào mọi dự đoán sau. Mô hình đơn giản hơn không đủ khả năng khớp nhiễu nên buộc phải nắm bắt xu hướng chung.
Làm sao biết mô hình đã đủ chi tiết?
Khi sai số của mô hình nhỏ hơn đáng kể so với nguồn sai số lớn nhất trong hệ thống. Cải thiện thêm không thay đổi kết quả cuối vì sai số tổng bị chi phối bởi khâu tệ nhất trong chuỗi.
Phép thử đơn giản hoá thực hiện thế nào?
Bỏ bớt một thành phần của mô hình rồi đo lại hiệu năng trên cùng tập kiểm thử. Nếu kết quả không tệ đi, thành phần đó đang tiêu tốn tài nguyên và công bảo trì mà không đóng góp gì cho nhiệm vụ.
Có nên dùng nhiều mô hình cùng lúc không?
Đây thường là giải pháp tốt. Vòng điều khiển nhanh dùng mô hình rất thô, tầng lập kế hoạch dùng mô hình trung bình, và việc kiểm tra trước các thao tác quan trọng dùng mô hình chi tiết chạy chậm.
Đọc thêm trong Cảm biến & tri giác máy và Học từ tương tác.
