Robot sắp có thể cảm nhận xúc giác giống con người nhờ chip thần kinh AI và lớp “da” điện tử

Con người sở hữu 5 giác quan quan trọng bao gồm thị giác, thính giác, khứu giác, vị giác và xúc giác. Nhờ sự phát triển của khoa học công nghệ, các hệ thống robot hiện đại ngày nay cũng đã sở hữu ít nhất 2 giác quan trong số này. Chẳng hạn thị giác của robot có thể được đảm nhiệm bởi camera, hay thính giác bắt nguồn từ hệ thống micro tích hợp. Trong tương lai gần, robot rất có thể sẽ được trang bị thêm một giác quan nữa, đó là xúc giác.

Như các giác quan khác, xúc giác đóng vai trò quan trọng trong mọi hoạt động sống cơ bản của con người. Những hành động đơn giản như mở một chai hoặc buộc dây giày sẽ phức tạp hơn rất nhiều nếu chúng ta không thể cảm nhận được vật thể bằng tay. Robot cũng vậy, việc thiếu cảm nhận xúc giác khiến khả năng thực thiệt các hành động tỉ mỉ, đòi hỏi nhiều sự “nắn nót” của chúng bị hạn chế đáng kể, mặc dù đã có sự giúp sức rất lớn từ trí tuệ nhân tạo.

Các nhà nghiên cứu đến từ Đại học Quốc gia Singapore (NUS) đã tìm ra một giải pháp cho vấn đề trên: Sử dụng kết hợp hệ thống “da nhân tạo” tích hợp hàng loạt cảm biến siêu nhỏ cùng với một “bộ não” thần kinh hình thái dựa trên AI.

Hệ thống này được phát triển bởi nhóm các chuyên gia hàng đầu về khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo của NUS, dẫn dắt bởi phó giáo sư Benjamin Tee, một chuyên gia về cảm biến điện tử và kỹ sư Harold Soh, chuyên gia đầu ngành về AI. Cùng nhau, bộ đôi này đã tạo ra một hệ thống nhận thức xúc giác cho robot kết hợp giữa cảm ứng và thị giác.

Các thành viên nhóm nghiên cứu
Các thành viên nhóm nghiên cứu

Theo tiết lộ của nhóm nghiên cứu, hệ thống này có thể cho phản ứng nhanh hơn 1.000 lần so với hệ thần kinh của con người, đồng thời sở hữu khả năng xác định hình dạng, kết cấu và độ cứng của các vật thể “nhanh hơn 10 lần so với một cái chớp mắt”. Benjamin Tee gọi đây là “làn da nhân tạo thông minh nhất từ trước đến nay”.

Tuy nhiên, lớp da nhân tạo với cảm biến tích hợp này chỉ giải quyết được một nửa vấn đề về xúc giác trên robot. 50% còn lại thuộc phạm trù xử lý của một “bộ não nhân tạo” dựa trên AI.

Một hệ thống thần kinh nhân tạo

Các nhà nghiên cứu đã tạo ra một bộ não nhân tạo cho khả năng xử lý tín hiệu cảm giác với nền tảng là con chip AI Loihi của Intel. Con chip này về cơ bản sẽ xử lý dữ liệu từ một mạng nơ-ron nhân tạo, lấy cảm hứng từ các nơ-ron thần kinh của con người, cũng như cách thức truyền tải tín hiệu giữa chúng thông qua các tín hiệu điện từ.

Khả năng truyền một lượng lớn thông tin với tốc độ nhanh chóng và hiệu quả là điều mà hệ thống nơ-ron thần kinh của con người làm rất tốt. Đây là điều mà các nhà khoa học cố gắng học hỏi trên hệ thống của mình.

Nắm lấy một vật thể để nó không bị tuột khỏi tay - và nếu nó bị tuột ra, theo phản xạ, bạn có thể nhanh chóng có thể nắm lấy nó một với lục mạnh hơn, đây là những điều hệ thống thần kinh của mà con người có thể xử lý cấp độ mili giây”.

Thử nghiệm robot ban đầu

Trong thử nghiệm ban đầu về hệ thống, các nhà nghiên cứu đã lắp đặt hệ thống da nhân tạo vào bàn tay robot và giao cho nó nhiệm vụ đọc chữ nổi (chữ cho người khiếm thị). Hệ thống đã gửi các tín hiệu được thu thập bởi da đến chip Loihi, giúp chuyển đổi dữ liệu thành một ý nghĩa ngữ nghĩa nhất định. Thuật toán AI sau đó tiếp tục phân loại các chữ nổi với độ chính xác đạt tới hơn hơn 92%, trong khi sử dụng ít năng lượng hơn 20 lần so với bộ xử lý Von Neumann tiêu chuẩn.

Hệ thống này kết hợp một bộ não thần kinh hình thái với dữ liệu thị giác và cảm ứng.
Hệ thống này kết hợp một bộ não thần kinh hình thái với dữ liệu thị giác và cảm ứng.

Các nhà nghiên cứu sau đó đã thử nghiệm lợi ích của việc kết hợp dữ liệu thị giác và xúc giác. Họ đã bổ sung thêm một camera vào hệ thống và huấn luyện robot phân loại các thùng chứa đầy lượng chất lỏng khác nhau. Kết quả cho thấy hệ thống đã xử lý được tác vụ này nhanh hơn 21% so với GPU hoạt động tốt nhất hiện nay - trong khi sử dụng năng lượng ít hơn 45 lần.

Nếu được đưa vào ứng dụng rộng rãi, hệ thống này có thể giúp đảm nhận những nhiệm phụ phức tạp hơn rất nhiều, chẳng hạn như xử lý các vật thể trong các nhà máy/nhà kho, và thậm chí trong việc chăm sóc sức khỏe con người và phẫu thuật.

Tất nhiên để đi đến viễn cảnh đó, vẫn còn rất nhiều việc mà Benjamin Tee, Harold Soh và các cộng sự phải giải quyết.

Thứ Ba, 04/08/2020 22:47
51 👨 72
0 Bình luận
Sắp xếp theo