Robot Sử Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Để ‘Cảm Thấy’ Đau Đớn và Tự Sửa Chữa

Robot đã tiến một bước gần hơn để trở thành giống như các sinh vật sống với một sự 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 robot nhận biết đau và tự sửa chữa. 

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

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

Hầu hết các robot hiện nay trên thế giới nhận thông tin về môi trường xung quanh của chúng 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 diễn ra quá trình học tập, và điều đó có nghĩa là các robot hiện tại cần phải có nhiều dây. Hệ thống này dẫn đến thời gian phản hồi lâu hơn. 

Ngoài thời gian phản hồi lâu hơn, các robot 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 chúng. Thiết lập này cho phép quá trình học tập diễn ra tại chỗ, 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 các robot thông thường.

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

Giáo sư liên kết Arindam Basu là đồng tác giả chính của nghiên cứu. Ông đến từ Trường Điện và Điện tử.

“Để robot có thể làm việc cùng với con người một ngày nào đó, một mối quan ngại 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 cảm giác nhận thức đến robot, chẳng hạn như khả năng ‘cảm thấy’ đau, để phản ứng với nó và để 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 chính cho việc áp dụng rộng rãi.”

Theo Basu, người cũng là một chuyên gia về tính toán thần kinh, “Công việc của chúng tôi đã chứng minh tính khả thi của một hệ thống robot có khả năng xử lý thông tin 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 nên trở nên hợp lý và có thể mở rộng. Điều này sẽ giúp tăng tốc độ áp dụng một thế hệ robot mới trên thị trường.” 

Dạy Robot Cảm Thấy Đau

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

Nghiên cứu đã chứng minh cách robot 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, robot mất chức năng cơ học. Đó là khi vật liệu gel ion tự chữa lành phát huy tác dụng và khiến robot tự chữa lành ‘vết thương’, cơ bản là khâu nó lại. 

Rohit Abraham John là tác giả chính 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 tự khâu lại khi ‘bị thương’ bởi 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 một vết cắt.” 

“Trong các thử nghiệm của chúng tôi, robot 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, trong khi tiếp tục hoạt động hiệu quả. Nếu một hệ thống như vậy được sử dụng với robot trong các môi trường thực, nó có thể góp phần tiết kiệm bảo trì.”

Theo giáo sư liên kết Nripan Mathews, người cũng là đồng tác giả chính đến từ Trường Khoa học và Kỹ thuật Vật liệu tại NTU, “Các robot thông thường thực hiện các nhiệm vụ theo một cách lập trình có cấu trúc, nhưng của chúng tôi có thể nhận thức môi trường của chúng, học hỏi 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 về cách họ có thể đưa ra quyết định hiệu quả. Các nghiên cứu như vậy là cần thiết cho thế hệ robot tiếp theo để tương tác hiệu quả với con người.”

“Trong công việc này, nhóm của chúng tôi đã tiếp cận theo một con đường khác, bằng cách áp dụng các vật liệu học mới, thiết bị và phương pháp sản xuất cho robot để mô phỏng các chức năng sinh học thần kinh của con người. Mặc dù vẫn còn ở 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 cách thức cho các nhà nghiên cứu để giải quyết các thách thức này.”

Đội ngũ 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 tiếp tục phát triển hệ thống.