Google đạt được bước tiến mới trong lĩnh vực chế tạo robot
Hình ảnh robot như những trợ lý đáng tin cậy đã trở thành một phần trong trí tưởng tượng chung của con người trong nhiều thập kỷ qua. Bất chấp những tầm nhìn tương lai, việc hiện thực hóa những trợ lý robot này trên thực tế vẫn mang tính khoa học viễn tưởng hơn là thực tế.
Nhưng với những bước tiến của nhóm nghiên cứu DeepMind thuộc Google, giới công nghệ đã có cái nhìn sơ khai về bước đột phá thú vị nhằm định nghĩa lại lĩnh vực chế tạo robot của con người: sự ra đời của Robotics Transformer 2 (RT-2).
RT-2 là mô hình tầm nhìn-ngôn ngữ-hành động mang tính tiên phong. DeepMind phát triển mô hình này bằng cách sử dụng các kỹ thuật dựa trên transformer-mô hình học sâu (deep learning) được dùng chủ yếu ở lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính-và đào tạo nó dựa trên các dữ liệu văn bản và hình ảnh thu thập được từ Internet.
Đột phá quan trọng của RT-2 nằm ở khả năng thực hiện trực tiếp các hành động của robot. Về cơ bản, RT-2 học các khái niệm và ý tưởng chung từ dữ liệu web, sau đó áp dụng kiến thức đó để thông báo hành vi cho robot, giúp robot “hiểu” và “nói” thứ ngôn ngữ vận hành nên chúng một cách hiệu quả.
Hoạt động học máy của robot trong thế giới thực luôn đối mặt và đặt ra những thách thức to lớn. Để có thể thực hiện các nhiệm vụ phổ thông trong những môi trường nhiều biến số, robot phải nắm bắt được các nhiệm vụ phức tạp, trừu tượng, đặc biệt trong các môi trường chúng chưa từng gặp trước đây.
Không giống như chatbot, robot yêu cầu một nền tảng vật chất trong thế giới thực. Chúng cần hiểu các khái niệm trừu tượng và cách áp dụng trong bối cảnh thực tế.
Trong lịch sử, robot thường được đào tạo thông qua hàng tỷ điểm dữ liệu có liên quan đến mọi đối tượng, môi trường, nhiệm vụ và tình huống có thể hình dung được trong thế giới vật chất.
Quá trình này tốn nhiều thời gian, tốn kém và thường không thực tế đối với những nhà nghiên cứu sáng tạo. Do đó, việc “học tập” của robot luôn là một nhiệm vụ khó khăn.
RT-2 cho thấy một cách tiếp cận khác biệt so với các phương pháp huấn luyện truyền thống. Những tiến bộ gần đây trong công nghệ robot đã cải thiện khả năng suy luận và phân tích các vấn đề nhiều bước của robot, với các mô hình thị giác như PaLM-E giúp robot hiểu rõ hơn về môi trường xung quanh.
Các mẫu robot trước đây như RT-1 đã chứng minh rằng mô hình transformer - vốn được công nhận về khả năng khái quát hóa thông tin giữa các hệ thống - có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc học máy của nhiều loại robot khác nhau.
Trước RT-2, robot vận hành dựa vào các hệ thống ngăn xếp phức tạp, trong đó hệ thống lập luận cấp cao và thao tác cấp thấp phối hợp với nhau để robot có thể hoạt động. Cách tiếp cận rườm rà này có thể so sánh với việc một con người suy nghĩ từng động tác trong đầu trước khi thực hiện việc di chuyển cơ thể. RT-2 đơn giản hóa việc này bằng cách kết hợp hành động đầu ra và suy luận phức tạp trong một mô hình duy nhất.
Một tính năng quan trọng của RT-2 là khả năng chuyển đổi các khái niệm bắt nguồn từ dữ liệu đào tạo ngôn ngữ và thị giác để hướng dẫn các hành động của robot, ngay cả đối với các nhiệm vụ mà nó chưa từng được đào tạo cụ thể.
Ví dụ như nhiệm vụ xử lý rác. Các hệ thống robot truyền thống sẽ cần được đào tạo rõ ràng để xác định rác là gì, nhặt chúng thế nào rồi vứt đi ra sao. RT-2, bằng cách chuyển giao kiến thức từ một kho dữ liệu lớn, đã hiểu sẵn rác là gì và có thể xác định nó mà không cần được đào tạo rõ ràng. Nó thậm chí còn hiểu cách vứt rác mà không cần được dạy làm như vậy.
Khả năng chuyển thông tin thành hành động của RT-2 cho phép robot thích ứng nhanh chóng với các tình huống và môi trường mới. Trong số hơn 6.000 thử nghiệm, RT-2 đã thực hiện tốt tương đương phiên bản RT-1 trước đó đối với các nhiệm vụ được đào tạo, đồng thời tăng gần gấp đôi hiệu suất trong các tình huống mới chưa từng trải qua.
Theo nghĩa này, RT-2 cho phép robot học hỏi giống như con người, áp dụng các khái niệm đã biết trước đó vào các tình huống mới.
Sự ra đời của các mẫu như RT-2 là minh chứng cho thấy những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) đang ảnh hưởng nhanh chóng đến ngành chế tạo robot như thế nào.
Những tiến bộ đó hứa hẹn mang lại bước tiến rất lớn hướng tới khả năng con người phát triển thành công các mẫu robot đa năng, linh hoạt hơn nữa.
Dù giới nghiên cứu vẫn còn nhiều việc phải làm để hiện thực hóa các robot thực sự hữu ích trong môi trường lấy con người làm trung tâm, RT-2 cho thấy một cái nhìn thú vị về tương lai đầy hứa hẹn của ngành chế tạo robot.
Theo vietnamplus.vn
Tin cùng chuyên mục
- Quyết tâm chuyển đổi số sâu rộng, toàn diện, thực chất, hiệu quả 17.10.2024 | 15:31 PM
- Sóng nhiệt kỷ lục ở Nam cực đe dọa tương lai Trái đất 06.08.2024 | 09:46 AM
- 201 thí sinh tham gia Hội thi tin học trẻ tỉnh Thái Bình năm 2024 10.06.2024 | 19:17 PM
- Tổng kết và trao giải hội thi, cuộc thi sáng tạo khoa học năm 2022 - 2023 18.12.2023 | 16:35 PM
- Hội thảo khoa học về vai trò của khoa học và công nghệ trong việc sản xuất, tiêu thụ và phát triển sản phẩm nông nghiệp 16.12.2023 | 14:38 PM
- Hội nghị khoa học về chẩn đoán và điều trị bệnh lý tim mạch 28.10.2023 | 12:02 PM
- Ứng dụng công nghệ sinh học trong sản xuất nước mắm 15.02.2023 | 18:51 PM
- Tàu container lớn nhất thế giới 13.02.2023 | 08:42 AM
- Phát triển thị trường khoa học và công nghệ đồng bộ, hiệu quả, hiện đại và hội nhập 23.09.2022 | 21:19 PM
- Hội thảo tư vấn, phản biện về cơ chế, chính sách hỗ trợ các hoạt động phát triển khoa học, công nghệ 07.06.2022 | 16:39 PM
Xem tin theo ngày
- Chuẩn bị tốt các điều kiện để khởi công dự án nhà máy nhiệt điện LNG Thái Bình
- Đại hội Hội Doanh nhân nữ tỉnh nhiệm kỳ 2024 - 2029
- Đồng chí Nguyễn Tiến Thành, Phó Bí thư thường trực Tỉnh ủy, Chủ tịch HĐND tỉnh: Thăm, động viên các gian hàng chào mừng Đại hội Hội Doanh nhân nữ tỉnh
- Tiếp tục chương trình kỳ họp thứ tám: Quốc hội thảo luận về tình hình thực hiện ngân sách nhà nước và các dự án luật
- Tinh-gọn-mạnh-hiệu năng-hiệu lực-hiệu quả
- Quốc hội thảo luận về kết quả thực hiện kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội năm 2024, dự kiến kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội năm 2025
- Chỉ thị số 38-CT/TU của Ban Thường vụ Tỉnh ủy về việc tăng cường lãnh đạo, chỉ đạo triển khai thực hiện xóa nhà tạm, nhà dột nát trên địa bàn tỉnh Thái Bình
- Đồng chí Ngô Đông Hải, Bí thư Tỉnh ủy dự ngày hội đại đoàn kết toàn dân tộc tại thôn Thái Hòa 1, xã Đông Hoàng
- Đồng chí Phó Bí thư thường trực Tỉnh ủy, Chủ tịch HĐND tỉnh: Dự ngày hội đại đoàn kết toàn dân tộc năm 2024 tại thôn Hiến Nạp, xã Minh Khai
- Lễ dâng y Kathina do Quốc vương Thái Lan cúng dường tại Thái Bình