Bản in

Khoa học

Thứ Ba, 27/3/2018 19:17

Robot khéo tay nhất thế giới

Robot khéo tay nhất thế giới

GD&TĐ - Đây chính là sức mạnh của học máy (machine learning), khi robot có thể nhận dạng và chọn ra những vật thể khác nhau, một kỹ năng sẽ rất hữu ích trong các nhà máy và kho chứa đồ.

Tuy trông có vẻ không mấy đặc biệt, nhưng con robot ở ảnh trên, theo một thang đo mới, là con robot khéo tay nhất từng được chế tạo. Bên cạnh những kỹ năng khác, nó có thể phân loại và sắp xếp các vật thể với tốc độ và độ chính xác mà không robot nào khác sánh bằng.

Yếu tố then chốt của sự khéo léo này không phải là ở những cánh tay, mà là trong "não bộ" của con robot. Nó sử dụng một phần mềm có tên Dex-Net nhằm xác định làm thế nào để nhặt các vật thể có-vẻ-ngoài-kỳ-lạ với tính hiệu quả vô cùng đáng kinh ngạc.

Con robot này được phát triển bởi Ken Goldberg, một giáo sư tại UC Berkeley (Đại học California tại Berkeley) và một trong các cựu sinh viên của ông, Jeff Mahler. Goldberg đã trình diễn phiên bản mới nhất của con robot tại EmTech Digital, một sự kiện tại San Francisco với trọng tâm là trí tuệ nhân tạo do trang MIT Technology Review tổ chức.

Robot của Goldberg đã có thể tiến gần tới mức độ khéo tay của con người hơn bất kỳ robot nào từng được phát triển trước đây. Những robot - khi đạt được đến "cảnh giới" của con người - sẽ giúp ích rất nhiều trong các nhà kho, nhà máy cũng như bệnh viện và các hộ gia đình.

Điều đặc biệt về Dex-Net là cách nó học hỏi để cầm nắm. Phần mềm cố gắng nhặt các vật thể trong một môi trường ảo, đào tạo một mạng thần kinh thông qua phương pháp "trial and error" (thử nghiệm và sai lầm). Ngay cả trong mô phỏng, đây là một việc làm rất tốn kém.

Tuy nhiên, điều quan trọng là Dex-Net có thể khái quát hóa một vật dụng mà nó từng thấy sang một cái mới. Robot thậm chí có thể di chuyển một vật thể để có cái nhìn tốt hơn nếu nó không chắc nên chọn vật thể nào.

Phiên bản mới nhất của hệ thống bao gồm một bộ cảm biến 3D và hai cánh tay, mỗi cánh tay được điều khiển bởi một mạng thần kinh khác nhau.

Một cánh tay được trang bị bộ kẹp thông thường, cánh tay còn lại là một hệ thống hút. Phần mềm của robot sẽ quét một vật thể, sau đó xử lý qua cả hai mạng thần kinh trong thời gian rất nhanh để quyết định xem gắp hay hút vật thể đó sẽ là phương án hợp lý hơn.

Goldberg cũng phát triển một cách thức mới để đo hiệu năng của một robot nhặt đồ: một thước đo có tên "mean picks per hour", được tính bằng cách nhân thời gian trung bình mỗi lượt nhặt với tỷ lệ thành công trung bình với một nhóm vật thể nhất định.

Thước đo mới sẽ giúp các phòng nghiên cứu đang phát triển robot nhặt đồ như thế này có thể chia sẻ các kết quả của mình. Goldberg chia sẻ: "Chúng tôi đã nói về cách để so sánh các kết quả nhằm thấy rõ hơn sự tiến triển của sản phẩm. Nó hoàn toàn phụ thuộc vào những yếu tố: Bạn đang dùng robot nào, cảm biến loại gì, và - vô cùng quan trọng - bạn dùng vật thể gì".

Con người, theo thước đo này, dao động ở mức từ 400 tới 600 mỗi giờ. Trong một cuộc thi mới được tổ chức bởi Amazon, những con robot tốt nhất cũng chỉ ở mức 70-95. Theo Goldberg, robot của ông có số điểm lên tới 200-300 mỗi giờ. Các kết quả sẽ được trình bày ở một hội nghị diễn ra tại Úc vào cuối năm nay.

Theo Vnreview