RoboBallet: Giải pháp tối ưu hóa quy trình lập kế hoạch cho robot

RoboBallet, được phát triển bởi Google DeepMind Robotics, Intrinsic và Đại học University College London, mang đến cách tiếp cận mới cho lập trình robot bằng AI. Thay vì mất hàng tuần lập trình thủ công, hệ thống có thể tạo ra các kế hoạch chuyển động cho các robot tránh va chạm chỉ trong vài giây, nhờ kết hợp mạng nơ-ron đồ thị (graph neural network) với học tăng cường (reinforcement learning). Các cánh tay robot di chuyển nhịp nhàng như những vũ công trên sân khấu, có thể mở rộng linh hoạt từ bốn đến tám cánh tay. Với tiềm năng ứng dụng trong ngành ô tô, điện tử và nhiều lĩnh vực khác, RoboBallet đang chuyển vai trò của kỹ sư từ việc viết từng dòng mã điều khiển sang tập trung vào định nghĩa các nhiệm vụ và mục tiêu ở cấp độ cao hơn.

RoboBallet sử dụng trí tuệ nhân tạo để phối hợp nhiều robot, tạo ra các kế hoạch chuyển động tránh va chạm chỉ trong vài giây thay vì mất hàng tuần lập trình thủ công. Hình ảnh: Intrinsic.ai

Vì sao lập kế hoạch cho nhiều robot lại khó đến vậy?

Chỉ cần lập trình cho hai robot cùng làm việc trong một không gian đã đủ phức tạp, nhưng khi số lượng robot tăng thêm, bài toán nhanh chóng trở nên rối rắm. Chưa kể khi có thêm chướng ngại vật, bố cục thay đổi và tám cánh tay robot vận hành song song, số phương án khả thi có thể tăng lên đến hàng tỷ. Các thuật toán truyền thống thường “đuối sức”, buộc các kỹ sư phải can thiệp thủ công bằng cách chỉnh sửa quy tắc và thử nghiệm lặp đi lặp lại. Tệ hơn, nếu bố trí nhà máy thay đổi hoặc có thêm chi tiết sản phẩm mới, phần lớn công sức trước đó coi như bị bỏ đi, và quy trình phải khởi động lại từ đầu.

RoboBallet vận hành như thế nào

Bí quyết nằm ở việc kết hợp hai nhánh của trí tuệ nhân tạo. Trước hết, mạng nơ-ron đồ thị (graph neural network) sẽ mô hình hóa toàn bộ không gian làm việc dưới dạng một mạng lưới các nút và kết nối, trong đó robot, chướng ngại vật và nhiệm vụ đều là một phần của cùng đồ thị này. Sau đó, học tăng cường (reinforcement learning) huấn luyện hệ thống thông qua thử và sai, thưởng cho những giải pháp nhanh hơn và an toàn hơn. Sau khi được “rèn luyện” qua hàng triệu kịch bản mô phỏng, RoboBallet có thể bước vào một bố cục hoàn toàn mới, đọc dữ liệu CAD và tạo ra các quỹ đạo chuyển động hiệu quả chỉ trong vài giây. Không cần lập trình thủ công, không cần bộ điều khiển cầm tay, cũng không cần bộ dữ liệu gán nhãn.

RoboBallet kết hợp mạng nơ-ron đồ thị và học tăng cường để nhanh chóng tạo ra các kế hoạch chuyển động robot hiệu quả, tránh va chạm, dựa trên bản vẽ CAD. Hình ảnh: Intrinsic.ai

Đưa thêm nhiều robot “lên sân khấu”

Thông thường, việc bổ sung robot khiến việc phối hợp trở nên phức tạp hơn, nhưng với RoboBallet thì ngược lại. Trong các thử nghiệm, hệ thống đã mở rộng từ bốn lên tám cánh tay robot, đồng thời rút ngắn thời gian thực thi trung bình tới 60%. Các quỹ đạo chuyển động không chỉ an toàn mà còn chặt chẽ và hiệu quả hơn, vượt khoảng 25% so với kế hoạch do các chuyên gia viết thủ công. Công việc vốn mất hàng tuần thiết kế tỉ mỉ giờ đây có thể hoàn thành chỉ trong thời gian mở một tệp dữ liệu. Tốc độ này đặc biệt có ý nghĩa trong các ngành mà robot vốn đã làm việc sát cánh, như hàn trong sản xuất ô tô, lắp ráp điện tử hay thậm chí các công trường xây dựng trong tương lai với đầy rẫy trợ lý tự động.

Nếu đặt bối cảnh trong một nhà máy ô tô hiện đại, các robot hàn có thể lập tức điều chỉnh kế hoạch nếu một chi tiết bị lệch hoặc một dây chuyền điện tử vẫn vận hành trơn tru ngay cả khi một robot bất ngờ ngừng hoạt động. RoboBallet đang thay đổi vai trò của các kỹ sư: từ việc viết hàng nghìn dòng mã lệnh sang tập trung xác định bức tranh tổng thể bao gồm mục tiêu, giới hạn và nhiệm vụ. Phần “lộn xộn” ở giữa sẽ do AI xử lý, đảm bảo mọi thứ vận hành nhịp nhàng, không va chạm và không lãng phí chuyển động.

Chưa hoàn hảo nhưng đầy hứa hẹn

Hiện tại, RoboBallet chủ yếu tập trung vào các nhiệm vụ “điểm đến” như hàn hoặc kiểm tra, nơi cánh tay robot chỉ cần di chuyển tới các vị trí cố định. Những công việc phức tạp hơn như gắp - đặt (pick-and-place), sơn phủ hay chuỗi nhiệm vụ đa tầng vẫn còn ở phía trước. Tuy vậy, thiết kế linh hoạt của hệ thống cho phép các khả năng này có thể được bổ sung trong những phiên bản tiếp theo. Các nhà nghiên cứu hình dung một tương lai nơi con người chỉ cần xác định “cái gì” cần làm, còn AI sẽ lo phần “làm thế nào”, tự thích ứng theo thời gian thực nếu bố trí thay đổi, chi tiết dịch chuyển hay thậm chí một robot gặp sự cố giữa chừng.

Trong nhiều năm, việc lập trình robot thủ công đã kìm hãm tốc độ tự động hóa, gây lãng phí thời gian và nguồn lực mỗi khi có nhiệm vụ mới. RoboBallet mở ra một hướng đi khác: robot không còn cần được “cầm tay chỉ việc” bằng từng dòng lệnh mà có thể phối hợp độc lập, giống như hình ảnh một vũ đoàn cùng chia sẻ sân khấu. Nếu hệ thống tiếp tục chứng minh được hiệu quả ngoài phòng thí nghiệm, các nhà máy trong tương lai có thể trở nên bớt cứng nhắc, linh hoạt hơn và sẵn sàng thay đổi mà không cần “dừng buổi diễn”.

Theo Control.com