Robot học

Robot học là một lĩnh vực đa ngành nằm ở giao điểm giữa khoa học, kỹ thuật và công nghệ, chuyên về thiết kế, xây dựng, vận hành và ứng dụng robot. Những cỗ máy này được chế tạo để tự động hóa các tác vụ, hỗ trợ con người hoặc thực hiện các hành động trong môi trường mà con người không thể tiếp cận hoặc nguy hiểm. Trong những năm gần đây, sự tích hợp của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) đã mở rộng đáng kể khả năng của robot, biến chúng từ những cỗ máy được lập trình đơn giản thành các hệ thống thông minh có thể nhận thức, suy luận và hành động một cách tự chủ.

Vai trò của AI và Thị Giác Máy Tính trong lĩnh vực Robotics

Sự kết hợp giữa AI với robot cho phép máy móc thực hiện các tác vụ với mức độ thông minh và khả năng thích ứng mà trước đây không thể đạt được. Các thuật toán ML cho phép robot học hỏi từ kinh nghiệm, cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian thông qua huấn luyện và xử lý các biến thể trong nhiệm vụ và môi trường của chúng. Một thành phần quan trọng của trí thông minh này là Thị giác máy tính (CV), mang lại cho robot khả năng "nhìn" và diễn giải môi trường xung quanh.

Sử dụng camera và các cảm biến khác, robot thu thập dữ liệu trực quan, sau đó được xử lý bởi các mô hình học sâu để thực hiện các tác vụ nhận thức khác nhau. Chúng bao gồm:

• Phát hiện đối tượng: Xác định và định vị các đối tượng cụ thể trong tầm nhìn của robot, rất quan trọng cho việc điều hướng và tương tác. Các mô hình như Ultralytics YOLO11 được thiết kế để thực hiện nhiệm vụ này với tốc độ và độ chính xác cao, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng robot động.
• Phân vùng ảnh (Image Segmentation): Phân biệt các đối tượng khỏi nền ở cấp độ pixel, điều này rất cần thiết cho việc thao tác và tương tác chính xác. Điều này có thể liên quan đến phân vùng thể hiện (instance segmentation) hoặc phân vùng toàn cảnh (panoptic segmentation).
• Ước Tính Tư Thế (Pose Estimation): Xác định vị trí và hướng của các đối tượng hoặc con người, điều này rất quan trọng cho sự hợp tác an toàn giữa người và robot và các nhiệm vụ như lắp ráp.

Những khả năng CV này, thường được hỗ trợ bởi các framework như PyTorch và TensorFlow, là những gì cho phép robot điều hướng một căn phòng lộn xộn, nhặt một vật phẩm cụ thể hoặc thậm chí giám sát các cánh đồng nông nghiệp. IEEE Robotics and Automation Society là một tổ chức hàng đầu thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực này.

Các Ứng dụng Thực tế

Tác động của robot được hỗ trợ bởi AI là rõ ràng trong nhiều ngành công nghiệp. Hai ví dụ nổi bật là sản xuất và hệ thống tự hành.

1. Sản xuất và Tự động hóa Công nghiệp: Trong sản xuất thông minh, robot thực hiện một loạt các nhiệm vụ, từ hàn và sơn đến lắp ráp và đóng gói. Robot hỗ trợ thị giác có thể kiểm tra các sản phẩm để tìm lỗi trong thời gian thực, đảm bảo các tiêu chuẩn kiểm soát chất lượng cao hơn so với kiểm tra thủ công. Loại AI trong sản xuất này cải thiện hiệu quả, giảm lỗi và tăng cường an toàn tại nơi làm việc bằng cách tự động hóa các công việc nguy hiểm. Liên đoàn Robot Quốc tế (IFR) cung cấp số liệu thống kê và phân tích về thị trường robot công nghiệp toàn cầu.

2. Xe tự hành và máy bay không người lái: Xe tự hành, chẳng hạn như xe tự lái từ các công ty như Waymo, về cơ bản là những robot phức tạp. Chúng sử dụng một bộ cảm biến, bao gồm camera, LiDAR và radar, để xây dựng một mô hình toàn diện về môi trường của chúng. Các thuật toán AI xử lý dữ liệu này để đưa ra các quyết định lái xe quan trọng. Tương tự, máy bay không người lái được trang bị các mô hình CV được sử dụng cho các ứng dụng từ giám sát nông nghiệp và kiểm tra cơ sở hạ tầng đến các hoạt động tìm kiếm và cứu hộ.

So sánh Robot học và Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

Điều quan trọng là phải phân biệt Robotics (ngành robot) với Robotic Process Automation (RPA) (tự động hóa quy trình bằng robot). Robotics liên quan đến robot vật lý—phần cứng tương tác với thế giới vật chất. Ngược lại, RPA sử dụng "bot" phần mềm để tự động hóa các tác vụ kỹ thuật số, thường lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc trên hệ thống máy tính, như nhập dữ liệu hoặc xử lý giao dịch, mà không có bất kỳ hình thức hoặc tương tác vật lý nào. Mặc dù cả hai đều nhằm mục đích tự động hóa các quy trình, nhưng robotics hoạt động trong lĩnh vực vật chất và RPA hoạt động trong lĩnh vực kỹ thuật số.

Thách thức và Định hướng Tương lai

Mặc dù đã có những tiến bộ đáng kể kể từ robot công nghiệp đầu tiên, những thách thức vẫn còn. Vận hành đáng tin cậy trong môi trường phi cấu trúc và khó đoán, quản lý các yêu cầu tính toán để đưa ra quyết định theo thời gian thực (độ trễ suy luận), đảm bảo an toàn AI và thu thập dữ liệu hiệu quả là những lĩnh vực nghiên cứu đang diễn ra. Tương lai hướng tới những robot ngày càng tự chủ, hợp tác và thông minh, được hỗ trợ bởi những tiến bộ trong AI, cảm biến và khả năng Edge AI, làm mờ thêm ranh giới giữa thế giới kỹ thuật số và thế giới vật chất, với các công ty như Boston Dynamics đang thúc đẩy các giới hạn. Tiếp tục tiến bộ trong các lĩnh vực như học liên kết (federated learning) và học tăng cường (reinforcement learning) sẽ là chìa khóa để mở ra thế hệ khả năng robot tiếp theo.