Người máy sử dụng Trí tuệ nhân tạo để ‘cảm nhận’ đau và tự sửa chữa

Người máy đang một bước gần hơn với việc trở thành giống như sinh vật sống với một phát triển mới trong lĩnh vực này. Các nhà khoa học từ Đại học Công nghệ Nanyang, Singapore (NTU Singapore) đã tạo ra một hệ thống trí tuệ nhân tạo cho phép người máy nhận ra đau và tự sửa chữa. 

Hệ thống mới được phát triển này dựa trên các nút cảm biến được kích hoạt bởi trí tuệ nhân tạo, xử lý ‘đau’ và sau đó phản ứng lại. Đau được xác định khi có áp lực từ một lực vật lý bên ngoài. Phần quan trọng khác của hệ thống là tự sửa chữa. Người máy có thể sửa chữa thiệt hại, khi trường hợp là một ‘tổn thương’ nhỏ, tất cả mà không cần sự can thiệp của con người.

Nghiên cứu đã được công bố vào tháng 8 trên tạp chí Nature Communications.

Hầu hết người máy trên thế giới hiện nay nhận thông tin về môi trường xung quanh thông qua một mạng lưới cảm biến. Tuy nhiên, các cảm biến này không xử lý thông tin, mà thay vào đó gửi thông tin đến một đơn vị xử lý trung tâm. Đây là nơi học tập diễn ra, và nó có nghĩa là người máy hiện tại cần phải có nhiều dây. Hệ thống này dẫn đến thời gian phản hồi dài hơn. 

Ngoài thời gian phản hồi dài hơn, người máy này thường dễ bị hư hỏng và cần nhiều bảo trì và sửa chữa. 

Hệ thống mới

Trong hệ thống mới được phát triển bởi các nhà khoa học, trí tuệ nhân tạo được nhúng vào mạng lưới các nút cảm biến. Có nhiều đơn vị xử lý nhỏ hơn và ít mạnh mẽ hơn, mà các nút cảm biến được kết nối với. Thiết lập này cho phép học tập diễn ra tại địa phương, điều này giảm thiểu số lượng dây cần thiết và thời gian phản hồi. Cụ thể, nó giảm từ 5 đến 10 lần so với người máy thông thường.

Hệ thống tự sửa chữa đến từ việc giới thiệu một vật liệu gel tự chữa lành vào hệ thống. Điều này cho phép người máy phục hồi các chức năng cơ học khi bị hư hỏng, mà không cần sự giúp đỡ của con người. 

Giáo sư Arindam Basu là đồng tác giả của nghiên cứu. Ông đến từ Trường Kỹ thuật Điện và Điện tử.

“Để người máy có thể làm việc cùng với con người một ngày nào đó, một mối quan tâm là làm thế nào để đảm bảo họ sẽ tương tác an toàn với chúng ta. Vì lý do đó, các nhà khoa học trên toàn thế giới đã tìm cách đưa một ý thức đến người máy, chẳng hạn như khả năng ‘cảm nhận’ đau, phản ứng lại và chịu đựng các điều kiện hoạt động khắc nghiệt. Tuy nhiên, sự phức tạp của việc lắp ráp nhiều cảm biến cần thiết và sự mong manh của hệ thống như vậy là một rào cản lớn cho việc áp dụng rộng rãi.”

Theo Basu, người cũng là một chuyên gia về tính toán mô phỏng sinh học, “Công việc của chúng tôi đã chứng minh tính khả thi của một hệ thống robot có thể xử lý thông tin một cách hiệu quả với số lượng dây và mạch tối thiểu. Bằng cách giảm số lượng thành phần điện tử cần thiết, hệ thống của chúng tôi sẽ trở nên hợp lý và có thể mở rộng. Điều này sẽ giúp tăng tốc việc áp dụng một thế hệ người máy mới trên thị trường.” 

Dạy người máy cảm nhận đau

Để dạy người máy cách cảm nhận đau, nhóm nghiên cứu đã dựa vào memtransistors, hoạt động như các thiết bị điện tử giống não. Các thiết bị này có thể có bộ nhớ và xử lý thông tin, hoạt động như các thụ thể đau và synapse nhân tạo. 

Nghiên cứu đã chứng minh cách người máy có thể tiếp tục phản ứng với áp lực ngay cả sau khi nó đã bị hư hỏng. Sau một ‘tổn thương’, chẳng hạn như một vết cắt, người máy mất chức năng cơ học. Đó là khi gel tự chữa lành hoạt động và khiến người máy ‘chữa lành’ ‘vết thương’, cơ bản là khâu lại nó. 

Rohit Abraham John là tác giả đầu tiên của nghiên cứu và là Nghiên cứu viên tại Trường Khoa học và Kỹ thuật Vật liệu tại NTU.

“Các tính chất tự chữa lành của các thiết bị mới này giúp hệ thống robot có thể tự vá lại khi ‘bị thương’ với một vết cắt hoặc trầy xước, ngay cả ở nhiệt độ phòng,” John nói. “Điều này mô phỏng cách hệ thống sinh học của chúng ta hoạt động, giống như cách da người tự chữa lành sau khi bị cắt.” 

“Trong các thử nghiệm của chúng tôi, người máy của chúng tôi có thể ‘sống sót’ và phản ứng với các thiệt hại cơ học không cố ý phát sinh từ các chấn thương nhỏ như trầy xước và va đập, đồng thời tiếp tục hoạt động hiệu quả. Nếu một hệ thống như vậy được sử dụng với người máy trong các môi trường thực tế, nó có thể giúp tiết kiệm chi phí bảo trì.”

Theo giáo sư Nripan Mathews, người cũng là đồng tác giả của nghiên cứu, đến từ Trường Khoa học và Kỹ thuật Vật liệu tại NTU, “Người máy thông thường thực hiện các nhiệm vụ theo một cách lập trình có cấu trúc, nhưng người máy của chúng tôi có thể nhận thức môi trường, học tập và thích nghi hành vi theo đó. Hầu hết các nhà nghiên cứu tập trung vào việc tạo ra các cảm biến nhạy cảm hơn, nhưng không tập trung vào thách thức của việc đưa ra quyết định hiệu quả. Nghiên cứu như vậy là cần thiết cho thế hệ người máy tiếp theo để tương tác hiệu quả với con người.”

“Trong công việc này, nhóm của chúng tôi đã thực hiện một cách tiếp cận khác biệt, bằng cách áp dụng các vật liệu học tập mới, thiết bị và phương pháp sản xuất cho người máy để mô phỏng các chức năng sinh học của con người. Mặc dù vẫn còn trong giai đoạn nguyên mẫu, nhưng các phát hiện của chúng tôi đã đặt ra các khuôn khổ quan trọng cho lĩnh vực này, chỉ ra hướng đi cho các nhà nghiên cứu để giải quyết những thách thức này.”

Nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục hợp tác với các đối tác trong ngành công nghiệp và phòng thí nghiệm nghiên cứu của chính phủ để phát triển hệ thống này thêm.