Robot mềm hiệu quả hơn với mạng nơ-ron sâu mới

Robot mềm là một công cụ cực kỳ quan trọng trong lĩnh vực robot rộng lớn, vì robot truyền thống và cứng không thể hoàn thành cùng loại nhiệm vụ. Loại trước tương tác với con người an toàn hơn, và chúng có thể làm việc như phù hợp với không gian chật hẹp.

Một trong những thách thức chính liên quan đến robot mềm là chúng phải biết tất cả các bộ phận của cơ thể để hoàn thành các nhiệm vụ được lập trình, và điều này trở nên khó khăn hơn khi robot mềm có thể biến dạng theo nhiều cách vô hạn.

Giờ đây, các nhà nghiên cứu tại MIT đã phát triển một thuật toán học sâu mới giúp các kỹ sư thiết kế robot mềm theo cách cho phép chúng thu thập nhiều dữ liệu hơn về môi trường xung quanh. Thuật toán hoạt động bằng cách đề xuất vị trí tối ưu của các cảm biến trong cơ thể robot. Điều này cho phép nó hoàn thành các nhiệm vụ được giao trong khi tương tác với môi trường.

Alexander Amini là đồng tác giả chính của nghiên cứu cùng với Andrew Spielberg, cả hai đều là sinh viên tiến sĩ tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo MIT. Nghiên cứu được công bố trên IIEEE Robotics and Automation Letters cùng với các đồng tác giả khác bao gồm Lillian Chin, sinh viên tiến sĩ, và Wojciech Matusik và Daniela Rus, giáo sư tại trường đại học.

“Hệ thống không chỉ học một nhiệm vụ nhất định, mà còn cách thiết kế robot để giải quyết nhiệm vụ đó,” Amini nói. “Vị trí cảm biến là một vấn đề rất khó để giải quyết. Vì vậy, có được giải pháp là cực kỳ thú vị.”

https://www.youtube.com/watch?v=MSa7D0FvxqY

Robot cứng so với Robot mềm

Một trong những lợi thế lớn nhất của robot cứng là chúng có phạm vi chuyển động hạn chế, và trong khi điều này có vẻ như là một điểm yếu, nó có nghĩa là số lượng khớp và chi有限 dẫn đến các tính toán dễ quản lý hơn.

Các tính toán này dễ dàng hơn khi làm việc với các thuật toán điều khiển ánh xạ và lập kế hoạch chuyển động. Robot mềm không thể làm điều tương tự vì chúng linh hoạt.

“Vấn đề chính với robot mềm là chúng có chiều không gian vô hạn,” Spielberg nói. “Bất kỳ điểm nào trên robot mềm cũng có thể, về lý thuyết, biến dạng theo bất kỳ cách nào có thể.”

Trong quá khứ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một máy ảnh bên ngoài để ghi lại vị trí của robot, sau đó được đưa vào chương trình điều khiển của robot. Nhóm nghiên cứu mới tìm cách tạo ra một robot mềm không cần sự hỗ trợ từ bên ngoài.

“Bạn không thể đặt một số lượng cảm biến vô hạn trên chính robot,” Spielberg tiếp tục. “Vậy, câu hỏi là: Bạn có bao nhiêu cảm biến, và bạn đặt những cảm biến đó ở đâu để có được hiệu quả tối đa?”

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một kiến trúc mạng nơ-ron mới có thể tối ưu hóa vị trí cảm biến và học cách hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả. Họ đầu tiên chia cơ thể robot thành các vùng khác nhau gọi là “hạt.”

Mạng nơ-ron sử dụng tốc độ biến dạng của mỗi hạt làm đầu vào, và thông qua thử nghiệm và sai lầm, mạng có thể học được trình tự di chuyển hiệu quả nhất cho một nhiệm vụ nhất định. Mạng cũng theo dõi những hạt được sử dụng nhiều hơn những hạt khác để các đầu vào của mạng có thể được điều chỉnh.

Vượt qua con người trong việc đặt cảm biến

Mạng đề xuất vị trí của cảm biến trên robot bằng cách tối ưu hóa các hạt quan trọng nhất. Trong các thử nghiệm, thuật toán đã vượt qua con người khi nó đến việc tìm kiếm các vị trí hiệu quả nhất để đặt cảm biến.

Thuật toán sau đó được thử nghiệm chống lại một loạt dự đoán của chuyên gia.

“Mô hình của chúng tôi đã vượt qua con người trong mỗi nhiệm vụ, ngay cả khi tôi nhìn vào một số cơ thể robot và cảm thấy rất tự tin về nơi cảm biến nên đi,” Amini nói. “Thật ra, có rất nhiều sự tinh vi trong vấn đề này hơn chúng tôi ban đầu dự đoán.”

Theo Spielberg, sự phát triển mới này có thể giúp tự động hóa quá trình thiết kế robot và giúp tạo ra các thuật toán mới để điều khiển chuyển động của robot.

“… chúng tôi cũng cần phải suy nghĩ về cách chúng tôi sẽ cảm biến hóa những robot này, và cách đó sẽ tương tác với các thành phần khác của hệ thống,” anh nói. “Đó là nơi bạn cần một cảm giác chạm rất mạnh, được tối ưu hóa. Vì vậy, có tiềm năng tác động ngay lập tức.”

“Tự động hóa thiết kế của robot mềm cảm biến hóa là một bước quan trọng để nhanh chóng tạo ra các công cụ thông minh giúp con người với các nhiệm vụ vật lý,” Rus nói. “Cảm biến là một khía cạnh quan trọng của quá trình, vì chúng cho phép robot mềm ‘nhìn thấy’ và hiểu thế giới và mối quan hệ của nó với thế giới.”