Một Robot Thực Hiện Điều Khó Tin: Lắp Ráp Ghế Ikea Mà Không Gặp Trục Trặc

Và như vậy, nhân loại lại gần hơn một bước đến thời điểm độc đáo, khi máy móc trở nên cực kỳ tiên tiến đến nỗi con người trở nên lạc hậu: Một robot đã học cách tự động lắp ráp một chiếc ghế Ikea mà không ném bất cứ thứ gì hoặc chửi rủa chó nhà.

Các nhà nghiên cứu báo cáo hôm nay trên Science Robotics rằng họ đã sử dụng hoàn toàn các linh kiện sẵn có—hai cánh tay robot công nghiệp với cảm biến lực và một máy ảnh 3D—để ghép lại một chiếc ghế Stefan của Ikea mà chúng ta tất cả đều có khi còn sinh viên trước khi nó sụp đổ sau hai tháng sử dụng. Từ kế hoạch đến thực hiện, chỉ mất 20 phút, so với trung bình của con người là một đời đau khổ. Có thể tất cả đều trông vô nghĩa, nhưng thực sự đây là một vấn đề lớn cho các robot, chúng rất khó khăn khi thao tác các đối tượng trong một thế giới được xây dựng cho bàn tay con người.

Để bắt đầu, các nhà nghiên cứu đưa ra một số hướng dẫn cơ bản cho cặp cánh tay robot—giống như những hình minh họa hoạt hình, nhưng trong mã code. Chiếc này sẽ đi đầu vào chiếc khác, sau đó là chiếc khác, v.v. Sau đó, họ đặt các chiếc ghế theo một mô hình ngẫu nhiên trước mặt các robot, mà chúng quan sát qua máy ảnh 3D. Do đó, các nhà nghiên cứu đưa ra cho robot một danh sách công việc, sau đó robot tự làm phần còn lại.

“Những gì con robot làm đầu tiên là xác định chính xác vị trí ban đầu của khung,” nói kỹ sư Quang-Cuong Pham của Đại học Công nghệ Nanyang ở Singapore, “và sau đó tính toán chuyển động của hai cánh tay tự động để đến và nắm lấy nó và di chuyển nó.”

Khi một cánh tay nắm lấy, ví dụ, phía sau chiếc ghế, cánh tay kia nâng lên một trong những chốt gỗ đó và cố gắng chèn nó vào một lỗ tại khớp. Máy ảnh 3D chỉ có độ chính xác vài milimét, vì vậy robot phải cảm nhận xung quanh. Robot thực hiện những chuyển động xoắn quanh lỗ, và khi cảm nhận thay đổi mẫu lực, nó biết rằng chốt đã rơi vào một chút, sau đó sẽ áp dụng thêm lực để đẩy đủ chỗ.

Tuy nhiên, đây là nơi mà robot thường gặp vấn đề. Nếu nó không quét lỗ đủ chính xác, nó có thể bắt đầu xoắn quá xa—hết cả đường mép của chiếc ghế. “Sau đó, các thay đổi trong mẫu lực là giống nhau, vì vậy nó sẽ nghĩ rằng nó đã tìm thấy lỗ và nó sẽ đi và chèn vào khoảng trống,” Pham nói.

Khi cần phải nắm lấy hai đầu của một phần lớn của chiếc ghế, mọi thứ trở nên phức tạp hơn. Không chỉ cần mỗi cánh tay robot tính toán chuyển động nắm và nâng của riêng mình, mà nó còn phải làm điều đó khi xem xét cả cánh tay kia. Hãy tưởng tượng nếu bạn nắm lấy hai đầu của một cây gậy bóng chày và xoay nó quanh—mỗi cánh tay bị hạn chế bởi chuyển động của cánh tay kia.

Nguy cơ còn cao hơn cho robot vì nó đang tính toán trong khi đang nhìn những mảnh ghế, và phải cam kết với kế hoạch nó làm ra. “Nếu có một sai số nhỏ, ví dụ trong việc mô hình hóa đối tượng, thì các cánh tay sẽ đối đầu với nhau, kéo theo hướng này và hướng khác,” Pham nói. “Nếu điều đó xảy ra, robot sẽ làm vỡ đối tượng.”

Giải pháp là cảm biến lực. “Khi chúng tôi cảm nhận được lực quá lớn, sau đó nó sẽ thay đổi chuyển động của robot để thích ứng với những sai số,” Pham thêm.

Khá ấn tượng, nhưng thực tế là các nhà nghiên cứu vẫn phải thực hiện một lượng lớn việc hướng dẫn. "Đây là một kết quả tốt,” như Ken Goldberg của UC Berkeley, người làm việc trong lĩnh vực thao tác robot, nói. “Thách thức lớn là thay thế chương trình chuyên dụng được thiết kế cẩn thận như vậy bằng các phương pháp mới có thể học từ các biểu diễn và/hoặc tự học để thực hiện các công việc như thế này."

Chính là điều mà các nhà nghiên cứu đang làm việc hiện nay. Cấp độ tự động hóa tiếp theo có thể là một thứ gọi là học bằng mô phỏng, trong đó một con người có thể điều khiển robot để học làm các công việc theo trình tự đúng, hoặc robot nhìn con người làm và sau đó bắt chước.

Mục tiêu cuối cùng? “Cấp độ cuối cùng là chúng tôi chỉ cần cho robot một hình ảnh của chiếc ghế đã được lắp ráp và sau đó nó sẽ phải tự giác tìm hiểu,” Pham nói. “Nhưng tôi sẽ hình dung bước cuối cùng này có thể sẽ không xảy ra trong khoảng năm hoặc sáu năm tới.”

Loại học tiên tiến này sẽ là thiết yếu cho robot trong tương lai, vì không có cách nào kỹ sư có thể lập trình chúng để thao tác mọi đối tượng mà chúng gặp trong thế giới phức tạp của con người. Điều đó có nghĩa phải đối mặt với những thách thức bao gồm nhưng không giới hạn việc hạ bệ chế độ chung cư của đồ nội thất Ikea.

Chửi mắng bạn, Stefan. Chửi mắng bạn.

• Tại UC Berkeley, các kỹ sư đã dạy cho robot Brett tự học cách thống trị một trò chơi dành cho trẻ em bằng cách thất bại điều này điều kia.

• Liên quan đến việc học bằng mô phỏng, một công ty khởi nghiệp có tên Kindred đang giúp các robot picker học cách thao tác sản phẩm trong các trung tâm đáp ứng đơn đặt hàng.

• Khám phá bên trong Studio Panoptic, nơi mang lại cho robot những giác quan siêu việt cần thiết để khám phá thế giới của chúng ta.