CÔNG NGHỆ Robot của Google đang học cách nhặt đồ vật sao cho đúng

Các thớt khác của HaThienKiemVu

HaThienKiemVu

I'm a wind, I wander everywhere
GẮN KẾT
GÂY DỰNG
Các nhà nghiên cứu của Google đã có thể khiến cho robot của họ học cách nhặt đồ như con người. Với việc làm này, công nghệ về AI trong tương lai sẽ còn tiến xa hơn rất nhiều so với tiềm năng hiện tại của nó.

1.png

Khi các em bé học cách nhặt đồ từ dưới đất lên, chúng kết hợp hai hệ thống Nhìn và Cử Động. Tất nhiên là sẽ rớt lên rớt xuống rất nhiều lần thì mới thành công chứ không thể thành công ngay từ bước đầu. Bây giờ robot cũng đang giống như con người chúng ta vậy.

Google đang dạy cho robot của họ một công việc rất đơn giản: nhặt đồ từ một thùng này rồi bỏ sang một thùng khác. Dù chúng không phải là mẫu robot đầu tiên học cách nhặt cái này rồi bỏ xuống chỗ kia, chúng vẫn có điểm riêng ở chỗ là mẫu đầu tiên học cách nhặt các vật thể với các hình dạng – kích cỡ - kí tự khác nhau.

Có các dự án khác như DeepGrasping Paper, dự án này cho phép một cánh tay robot phân tích một vật thể và sau đó chọn ra vị trí tốt nhất để gắp nó lên rồi thử lại nhiều lần nếu thất bại. Google muốn robot của họ có thể chuyển động mượt mà hơn, giống như con người vậy.


Những chú robot này thật sự chỉ có bộ não và cánh tay được gắn liền với một camera. Chúng có hai ngón tay để gắp vật thể được gắn vào một cánh tay ghép từ 3 bộ phận khác nhau, có một mạng lưới thần kinh điều khiển riêng. Mạng lưới thần kinh riêng là một gia vị không thể thiếu đối với món ăn ngon Artificial Intelligence (trí thông minh nhân tạo) vì năng lực hành vi của robot dựa trên rất nhiều dữ liệu. Trong trường hợp này, mạng lưới thần kinh của robot chỉ đơn giản là nhìn vào các bức ảnh chụp cái thùng đó và dự đoán xem cánh tay của robot sẽ gắp đúng vật thể mà nó muốn. Đồng thời, mạng lưới thần kinh đó cũng sẽ đánh giá xem cánh tay thực hiện công việc tốt đến đâu để nó có thể điều chỉnh thích hợp.

Các nhà nghiên cứu đã lưu ý rằng robot không cần phải hiệu chỉnh các vị trí đặt camera. Khi camera có một tầm nhìn rõ ràng thì mạng lưới thần kinh sẽ có thể học cách nhặt đồ vật cũng như sửa lại những sai sót nếu có.

Sau hai tháng, robot của Google đã nhặt các vật thể 800.000 lần. Họ có từ 6 đến 14 chú robot theo các thời gian được chỉ định trước, con người chỉ đóng vai trò là thay thế các vật thể khác nhau mà thôi: đồ dùng văn phòng, đồ chơi trẻ em, v.v…

2.png

Điều gây ngạc nhiên nhất là robot đã học nhặt đồ vật cứng, đồ vật mềm theo nhiều cách khác nhau. Nếu gặp phải một món đồ cứng, cánh tay robot sẽ gắp cạnh ngoài của vật thể và xoáy vào trong để giữ chặt nó. Nhưng đối với một vật thể mềm như miếng xốp bọt biển thì mạng lưới thần kinh sẽ nhận ra cách dễ nhất là thọc vào giữa rồi để thêm một phần tay ở ngoài, sau đó xoáy lên.

Việc dạy cho robot biết về thế giới xung quanh cũng như các giới hạn vật lí của bản thân chúng là một quá trình quan trọng để tạo ra các thứ như xe ô tô tự lái – robot tự động – drone chuyển hàng cùng tất cả những thứ mà có liên quan tới việc robot tương tác với thế giới tự nhiên.

Trong tương lai, các nhà nghiên cứu muốn cho robot của họ hoạt động trong điều kiện thực tế bên ngoài viện nghiên cứu. Điều đó có nghĩa là robot của họ sẽ hoạt động ở rất nhiều nơi, địa điểm khác nhau với nhiều vật thể di chuyển được hoặc đứng yên.

Hạ Thiên
(Popular Science)​
 

Lucky Phạm

GÂY DỰNG
NHẬP HỘI
Phát triển của công nghệ xử lý ảnh , các trường đại học của mình cũng đã phổ biến môn này rồi, đặc biệt chuyên ngành cơ điện tử. Hy vọng sinh viên VN cũng sẽ bắt kịp sự phát triển này.
 

Bài viết cần bạn xem thêm

E có mở post đấu này ạ! Bác @Micro_star2004 có thắng nhưng k phản hồi về vấn đề giao dịch ạ
Mong Mod [USER=27 ...
Top