Một nhóm các nhà khoa học máy tính và kỹ sư vật liệu từ Đại học Quốc gia Singapore (NUS) gần đây đã chứng minh một phương pháp thú vị để làm cho rô-bốt thông minh hơn. Họ đã phát triển một hệ thống não nhân tạo tích hợp cảm giác bắt chước các mạng thần kinh sinh học, có thể chạy trên bộ xử lý mô phỏng thần kinh tiết kiệm năng lượng, chẳng hạn như chip Loihi của Intel. Hệ thống mới lạ này tích hợp da nhân tạo và các cảm biến thị giác, trang bị cho robot khả năng đưa ra kết luận chính xác về các vật thể mà chúng đang nắm bắt dựa trên dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến thị giác và cảm ứng trong thời gian thực.

“Lĩnh vực điều khiển robot đã có những bước phát triển vượt bậc trong những năm gần đây. Tuy nhiên, kết hợp cả thông tin thị giác và xúc giác để cung cấp phản hồi chính xác cao tính bằng mili giây vẫn là một thách thức công nghệ. Công trình gần đây của chúng tôi kết hợp hệ thống thần kinh và da điện tử cực nhanh với những cải tiến mới nhất về cảm biến thị giác và AI cho rô-bốt để chúng có thể trở nên thông minh hơn và trực quan hơn trong các tương tác vật lý,” Trợ lý Giáo sư Benjamin Tee từ Khoa Khoa học Vật liệu của NUS cho biết và Kỹ thuật. Ông đồng lãnh đạo dự án này với Trợ lý Giáo sư Harold Soh từ Khoa Khoa học Máy tính tại Trường Điện toán NUS.

Những phát hiện của công việc liên ngành này đã được trình bày tại hội nghị Robotics: Khoa học và Hệ thống vào tháng 2020 năm XNUMX.

Cảm giác chạm giống con người cho robot

Kích hoạt cảm giác chạm giống như con người trong robot có thể cải thiện đáng kể chức năng hiện tại và thậm chí dẫn đến những ứng dụng mới. Ví dụ, trên sàn nhà máy, các cánh tay rô-bốt được trang bị lớp da điện tử có thể dễ dàng thích ứng với các vật phẩm khác nhau, sử dụng cảm biến xúc giác để xác định và giữ chặt các vật thể lạ với áp suất phù hợp để tránh bị trượt.

Trong hệ thống rô-bốt mới, nhóm NUS đã áp dụng một loại da nhân tạo tiên tiến có tên là Da điện tử được mã hóa không đồng bộ (ACES) do Asst Prof Tee và nhóm của ông phát triển vào năm 2019. Cảm biến mới này phát hiện các cú chạm nhanh hơn 1,000 lần so với hệ thống thần kinh cảm giác của con người . Nó cũng có thể xác định hình dạng, kết cấu và độ cứng của vật thể nhanh gấp 10 lần so với cái chớp mắt.

“Việc tạo ra một cảm biến da nhân tạo cực nhanh giải quyết được khoảng một nửa bài toán làm cho rô-bốt thông minh hơn. Họ cũng cần một bộ não nhân tạo để cuối cùng có thể đạt được nhận thức và học tập như một mảnh ghép quan trọng khác trong câu đố,” PGS Tee, người cũng đến từ Viện Công nghệ & Đổi mới Sức khỏe NUS, cho biết thêm.

Bộ não giống người cho robot

Để tạo ra bước đột phá mới trong nhận thức của người máy, nhóm NUS đã khám phá công nghệ mô phỏng thần kinh — một lĩnh vực điện toán mô phỏng cấu trúc thần kinh và hoạt động của bộ não con người — để xử lý dữ liệu cảm giác từ da nhân tạo. Vì Asst Prof Tee và Asst Prof Soh là thành viên của Cộng đồng nghiên cứu hình thái thần kinh Intel (INRC), nên việc sử dụng chip nghiên cứu hình thái thần kinh Loihi của Intel cho hệ thống rô-bốt mới của họ là một lựa chọn tự nhiên.

Trong các thử nghiệm ban đầu của họ, các nhà nghiên cứu đã gắn một bàn tay robot với da nhân tạo và sử dụng nó để đọc chữ nổi, truyền dữ liệu xúc giác tới Loihi qua đám mây để chuyển đổi các vết sưng nhỏ mà bàn tay cảm nhận được thành ý nghĩa ngữ nghĩa. Loihi đạt được độ chính xác hơn 92% trong việc phân loại các chữ cái chữ nổi, đồng thời sử dụng ít năng lượng hơn 20 lần so với bộ vi xử lý thông thường.

Nhóm của Asst Prof Soh đã cải thiện khả năng nhận thức của rô-bốt bằng cách kết hợp cả dữ liệu thị giác và cảm ứng trong một mạng nơ-ron tăng dần. Trong các thí nghiệm của họ, các nhà nghiên cứu đã giao nhiệm vụ cho một robot được trang bị cả da nhân tạo và cảm biến thị giác để phân loại các vật chứa mờ đục khác nhau chứa lượng chất lỏng khác nhau. Họ cũng đã kiểm tra khả năng xác định độ trượt quay của hệ thống, điều này rất quan trọng để nắm bắt ổn định.

Trong cả hai thử nghiệm, mạng thần kinh tăng vọt sử dụng cả dữ liệu thị giác và cảm ứng có thể phân loại các đối tượng và phát hiện sự trượt của đối tượng. Việc phân loại chính xác hơn 10% so với hệ thống chỉ sử dụng tầm nhìn. Ngoài ra, bằng cách sử dụng một kỹ thuật do nhóm của Asst Prof Soh phát triển, các mạng thần kinh có thể phân loại dữ liệu cảm giác trong khi nó đang được tích lũy, không giống như cách tiếp cận thông thường trong đó dữ liệu được phân loại sau khi được thu thập đầy đủ. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu đã chứng minh tính hiệu quả của công nghệ biến đổi thần kinh: Loihi xử lý dữ liệu cảm giác nhanh hơn 21% so với bộ xử lý đồ họa (GPU) hiệu suất cao nhất, trong khi sử dụng ít điện năng hơn 45 lần.

PGS Soh chia sẻ: “Chúng tôi rất vui mừng với những kết quả này. Họ chỉ ra rằng một hệ thống mô phỏng thần kinh là một mảnh ghép đầy hứa hẹn để kết hợp nhiều cảm biến nhằm cải thiện khả năng nhận thức của rô-bốt. Đó là một bước hướng tới việc chế tạo những robot đáng tin cậy và tiết kiệm năng lượng, có thể phản ứng nhanh chóng và thích hợp trong các tình huống bất ngờ.”

“Nghiên cứu này của Đại học Quốc gia Singapore cung cấp một cái nhìn hấp dẫn về tương lai của người máy, nơi thông tin được cảm nhận và xử lý theo cách hướng sự kiện kết hợp nhiều phương thức. Công trình này bổ sung vào khối lượng kết quả ngày càng tăng cho thấy rằng điện toán mô phỏng thần kinh có thể mang lại mức tăng đáng kể về độ trễ và mức tiêu thụ điện năng sau khi toàn bộ hệ thống được tái thiết kế theo mô hình dựa trên sự kiện mở rộng các cảm biến, định dạng dữ liệu, thuật toán và kiến ​​trúc phần cứng,” cho biết Ông Mike Davies, Giám đốc Phòng thí nghiệm Điện toán Thần kinh học của Intel.

Nghiên cứu này được hỗ trợ bởi Văn phòng Chương trình Nghiên cứu và Phát triển Robot Quốc gia (NR2PO), một cơ quan nuôi dưỡng hệ sinh thái robot ở Singapore thông qua tài trợ cho nghiên cứu và phát triển (R&D) nhằm nâng cao tính sẵn sàng của các giải pháp và công nghệ robot. Những cân nhắc chính đối với các khoản đầu tư vào R&D của NR2PO bao gồm tiềm năng cho các ứng dụng có tác động lớn trong khu vực công và khả năng tạo ra các năng lực khác biệt cho ngành của chúng ta.

Các bước tiếp theo

Trong tương lai, Asst Prof Tee và Asst Prof Soh có kế hoạch phát triển hơn nữa hệ thống rô-bốt mới của họ cho các ứng dụng trong ngành hậu cần và sản xuất thực phẩm, nơi có nhu cầu cao về tự động hóa bằng rô-bốt, đặc biệt là trong thời kỳ hậu COVID.

Video: https://www.youtube.com/watch?v=08XyaXlxWno&feature=emb_logo