Trong xu hướng phát triển nhanh chóng của công nghệ robot, nhu cầu tối ưu hóa khả năng thích ứng, linh hoạt và chi phí triển khai đang trở thành động lực lớn cho các nhà khoa học. Trong bối cảnh đó, một bố phát minh mới từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã gây chú ý mạnh mẽ trong cộng đồng khoa học quốc tế: đó là hệ thống học sâu giúp robot mềm có thể tự học di chuyển chỉ với một camera.

Tự động hóa chuyển động robot bằng hình ảnh đơn

Khác với các robot truyền thống vốn được làm từ vật liệu cứng và có thiết kế để dễ dàng kiểm soát, robot mềm mang tính linh hoạt cao hơn nhờ vào khả năng biến đổi hình dạng linh hoạt và thích nghi với nhiều môi trường. Tuy nhiên, sự linh hoạt này cũng đòi hỏi những hệ thống cảm biến phức tạp và mô hình điều khiển thiết kế đặc thùng cho từng dạng robot, làm tăng chi phí và giới hạn khả năng mở rộng ứng dụng.

Nhằm giải quyết vấn đề đó, nhóm nghiên cứu tại MIT đã phát triển một hệ thống học sâu mới có khả năng "học" chuyển động từ một video đơn, không cần đến các hệ thống cảm biến chính xác hay thiết bị ghi hình đất tiền. Chỉ trong 2-3 giờ huấn luyện, hệ thống mang lại khả năng dự đoán và tái tạo chuyển động chính xác của robot từ một hình ảnh duy nhất.

Bước nhảy về hiểu quả và tiết kiệm chi phí

Trước đây, việc lắp trình và kiểm soát robot mềm yêu cầu phải thiết kế mô hình chuyển động tủy biến cho từng loại robot cụ thể, kèm theo hệ thống cảm biến đầy đủ. Tuy nhiên, với phương pháp học sâu mới, robot mềm có thể tự học cách di chuyển dựa trên video các chuyển động ngẫu nhiên của những robot khác. Mô hình học sâu sẽ xây dựng được một bản đồ chuyển động chi tiết, tái tạo hình dạng và hành vi của robot từ đó.

Kết quả thử nghiệm trên các robot mềm như bàn tay khí nén in 3D, cổ tay có cấu trúc auxetic, bàn tay Allegro 16 bậc tự do (DOF), hay cánh tay robot Poppy giá rẻ cho thấy mức độ chính xác cao: sai số chuyển động khớp dưới 3 độ, sai số vị trí đầu ngón tay dưới 4 mm.

Hướng tương lai: Robot tự học, giảm phụ thuộc lập trình

Theo nghiên cứu sinh tiến sĩ Sizhe Lester Li từ MIT, công trình này đánh dấu chuyển biến trong tư duy: từ việc lắp trình tỷ mỹ robot chuyển sang "dạy" cho robot tự học cách hành động. Trong tương lai, người dùng chỉ cần cung cấp hình ảnh hoặc video minh họa về nhiệm vụ, và robot sẽ tự tìm ra cách thực hiện.

Tuy vậy, hệ thống vẫn có những giới hạn nhất định. Trong các nhiệm vụ cần tiếp xúc vật lý hay thao tác xúc giác, việc chỉ sử dụng hình ảnh có thể không đủ cung cấp thông tin cần thiết. Nhóm nghiên cứu đề xuất tích hợp thêm các cảm biến như cảm biến lực, cảm biến xúc giác để đối phó với các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Dù còn hạn chế, hệ thống học sâu mới của MIT đã mở ra hướng tiếp cận mới: tự động hóa và giản lược hóa trong thiết kế robot. Điều đó đặc biệt hữu ích ở các quá trình sản xuất nhanh, linh hoạt, và những ứng dụng mà robot truyền thống không thể đáp ứng hiệu quả.

Nguồn: Tổng hợp