Ứng dụng AI giúp robot thao tác với các vật thể mềm dẻo

Với sự trợ giúp của công nghệ AI, một robot mới có tên Bifrost có thể thao tác với các vật mềm dẻo theo yêu cầu.

“Bất chấp sự ấn tượng trên các phương tiện truyền thông, vẫn còn một chặng đường dài để robot có thể thao tác thành thạo với các vật thể mềm dẻo”, nhà nghiên cứu Ekrem Misimi ở SINTEF, một tổ chức nghiên cứu độc lập được thành lập ở Hà Lan từ năm 1950, cho biết.

Misimi cho rằng cần phải tiến hành nhiều nghiên cứu hơn nữa để biến điều này trở thành hiện thực.

“Đây là lý do tại sao chúng tôi tự hào khi phát triển một phương pháp cho phép robot học cách thao tác với các vật thể mềm. Đây là nghiên cứu đột phá mang đến tiềm năng đổi mới lớn”, ông cho biết.

Công nghệ này hiện đang được phát triển và có thể được ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau – nhưng trước hết là trong lĩnh vực thực phẩm, nơi có nhiều các vật thể mềm.

Robot mới có tên Bifrost, trong thần thoại Bắc Âu có nghĩa là “cây cầu”. Tuy nhiên, nguồn cảm hứng cho công nghệ này xuất phát từ nhà bếp, cụ thể hơn là từ các công đoạn chế biến một miếng phi lê cá tuyết đơn giản.

“Chúng ta đều quen thuộc với quy trình này mà không thực sự suy nghĩ quá sâu về nó”, Misimi nói. “Nhưng nếu xem xét kỹ, bạn sẽ thấy rằng quy trình này gồm nhiều thao tác khác nhau. Trước đây, robot không thể thực hiện các nhiệm vụ như vậy vì chúng chỉ được huấn luyện để cầm những vật thể cứng. Hơn nữa, rất khó để bắt robot thực hiện các nhiệm vụ mới mà nó chưa được huấn luyện”.

Trong lĩnh vực AI, robot gặp hạn chế về khả năng khái quát hóa – thứ mà con người rất thành thạo. Để khắc phục vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã phát triển một phương pháp tiếp cận mới dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI). Họ huấn luyện robot thực hiện các nhiệm vụ tương tự trong thế giới thực, và những nhiệm vụ này ban đầu không liên quan đến việc phi lê cá tuyết. 

Trên bàn có một túi vải dài đựng gạo nhằm mô phỏng một miếng phi lê cá tuyết. Nó có hình dạng chữ “I”, nhưng để đáp ứng yêu cầu của các nhà nghiên cứu, robot phải biến nó thành chữ “C”.

“Như vậy, chúng tôi đã thành công trong việc phát triển robot điều khiển một vật thể ba chiều mềm dẻo, Misimi nói. “Điều này dường như không mấy ấn tượng. Nhưng trên thực tế, robot chưa từng được huấn luyện để thao tác với [vật thể] dạng này trước đây”.

Nhóm nghiên cứu đã công bố kết quả này trong kỷ yếu Hội nghị quốc tế về robot và tự động hóa (ICRA) của IEEE năm 2024. Họ giải thích rằng thao tác robot dựa trên AI mang đến những cơ hội mới mà trước đây chúng ta chưa từng nghĩ tới.

“Điều tuyệt vời về phương pháp này là robot được đào tạo hoàn toàn bằng mô phỏng”, Misimi cho biết.

Sau đó, robot có thể được áp dụng trong thế giới thực mà không cần đào tạo thêm. Đây là điều hoàn toàn mới. Mục tiêu chính của các nhà nghiên cứu là đào tạo robot sở hữu các kỹ năng giống con người.

“Chúng tôi đang giúp robot thực hiện tốt hơn các nhiệm vụ đòi hỏi sự khéo léo của con người – những nhiệm vụ mà hiện nay chỉ con người mới có thể làm được, cả về mặt học tập và nhận thức”, Misimi cho biết.

Thuật ngữ nhận thức được sử dụng ở đây để mô tả khả năng nhận thức những gì đang diễn ra trong môi trường xung quanh, từ đó lên kế hoạch cho một nhiệm vụ và thực hiện. Sự kết hợp giữa học tập và nhận thức là điều cần thiết để robot hoàn thành các nhiệm vụ đòi hỏi thao tác khéo léo.

Khi một robot được giao nhiệm vụ thao tác với một vật thể nhất định, nó phải kết hợp khả năng thị giác với nhận thức.

Misimi cho biết một robot thường cần từ 20 đến 60 giây để thao tác một vật thể thành một hình dạng mới, tùy thuộc vào mức độ phức tạp của quy trình.

“Việc khiến robot tập trung vào một nhiệm vụ trong một thời gian dài không phải là điều đơn giản, nhưng chúng tôi đã thành công”, ông nói.

“Sau nghiên cứu này, chúng tôi cũng có thêm kinh nghiệm để giải quyết một số thách thức chính đang tồn tại trong lĩnh vực robot hiện đại. Điều này sẽ góp phần phát triển của các công nghệ mới có lợi cho cả ngành công nghiệp và xã hội nói chung”.

Thanh An lược dịch từ SINTEF

Nguồn: https://www.sintef.no/en/latest-news/2024/ai-makes-it-possible-to-teach-robots-new-tricks/