การระบุพารามิเตอร์ของระบบ (System Identification) ในเครื่องกลไฟฟ้าหรือเมคาทรอนิกส์จำเป็นต้องใช้สัญญาณกระตุ้นที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ข้อมูลที่ชัดเจน แต่วิธีการแบบเดิมมักต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญในการออกแบบเพื่อไม่ให้เครื่องจักรพังเสียหาย
ทีมวิจัยจึงนำ Reinforcement Learning (RL) มาฝึกให้เอเจนต์เรียนรู้การสร้างสัญญาณทดสอบที่มีประสิทธิภาพสูงสุด พร้อมกับใส่เงื่อนไขความปลอดภัยผ่านการปรับแต่งรางวัล (Reward Shaping) จากการทดสอบกับ Quanser Aero 2 พบว่า AI สามารถระบุค่าพารามิเตอร์ได้แม่นยำเทียบเท่าหรือดีกว่าวิธีการมาตรฐาน โดยมีอัตราการละเมิดข้อจำกัดด้านความปลอดภัยต่ำเพียง 0.75% เท่านั้น
