Đội ngũ nghiên cứu AI của Google vừa công bố một hệ thống machine learning đột phá mang tên “Form2Fit”, được phát triển với sự hợp tác của các nhà nghiên cứu từ Đại học Stanford và Đại học Columbia. Dự án này sử dụng mạng nơ-ron sâu để huấn luyện cánh tay robot nhận diện và lắp ráp các vật thể, hứa hẹn mở ra một kỷ nguyên mới cho tự động hóa trong nhiều lĩnh vực.
Contents
“Nếu robot có thể học được “cách mọi thứ khớp với nhau”, thì có lẽ chúng có thể trở nên dễ thích ứng hơn với các nhiệm vụ thao tác mới liên quan đến các đối tượng mà chúng chưa từng thấy trước đây, như kết nối lại các đường ống bị đứt hoặc xây dựng nơi trú ẩn tạm thời bằng cách ghép các mảnh vỡ lại với nhau trong các tình huống ứng phó thảm họa,” Kevin Zakka, thực tập sinh nghiên cứu và Andy Zeng, nhà khoa học nghiên cứu, chia sẻ trong một bài đăng trên blog.
Form2Fit Hoạt Động Như Thế Nào?
Về mặt kỹ thuật, Form2Fit sử dụng mạng lưới đối sánh hai luồng để suy ra “các mô tả theo điểm ảnh hình học nhạy cảm với hướng”. Các mô tả này hoạt động như các biểu diễn điểm 3D nén, thiết lập kết nối với hình học đối tượng, kết cấu và kiến thức cấp độ nhiệm vụ theo ngữ cảnh. Nhờ tính chất nhạy cảm với hướng của các mô tả, các đối tượng được chọn sẽ được xoay tương ứng để phù hợp với vị trí mục tiêu.
Thử Nghiệm Thực Tế: Robot Lắp Ráp Vỉ Thuốc
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm Form2Fit trên một robot để đánh giá hiệu quả của thuật toán. Trong thử nghiệm, robot được giao nhiệm vụ lắp ráp các vật thể vào một vỉ thuốc. Sau quá trình thử nghiệm, các nhà nghiên cứu ghi nhận tỷ lệ thành công 94% với thuật toán. Đáng chú ý, hệ thống có thể lắp các đối tượng chưa từng thấy trong quá trình đào tạo với tỷ lệ thành công 86%, thể hiện khả năng của AI.
Robot lắp ráp được đào tạo bởi Form2Fit
Ứng Dụng Tiềm Năng Của Form2Fit Trong Thực Tế
Công nghệ Form2Fit mở ra tiềm năng ứng dụng vô cùng lớn trong nhiều lĩnh vực:
- Sản xuất: Tự động hóa các quy trình lắp ráp phức tạp, tăng năng suất và giảm chi phí.
- Y tế: Lắp ráp thiết bị y tế, hỗ trợ phẫu thuật và chăm sóc bệnh nhân.
- Xây dựng: Xây dựng các công trình tạm thời trong tình huống khẩn cấp, lắp ráp các cấu kiện nhà ở.
- Hậu cần: Đóng gói hàng hóa, phân loại sản phẩm và tối ưu hóa quy trình kho vận.
- Ứng phó thảm họa: Lắp ráp nơi trú ẩn tạm thời, kết nối các đường ống bị đứt và hỗ trợ cứu hộ.
Những Hạn Chế Hiện Tại Và Hướng Phát Triển Tương Lai
“Trong các thử nghiệm của chúng tôi, chúng tôi giả định một không gian làm việc phẳng 2D để giới hạn nhiệm vụ lắp ráp bộ dụng cụ để nó có thể được giải quyết bằng cách sắp xếp các hành động chọn và đặt từ trên xuống. Điều này có thể không hoạt động cho tất cả các trường hợp lắp ráp – ví dụ: khi một chốt cần được lắp chính xác ở góc 45 độ. Sẽ rất thú vị khi mở rộng Form2Fit sang các biểu diễn hành động phức tạp hơn cho lắp ráp 3D,” các nhà nghiên cứu kết luận.
Nghiên cứu hiện tại của Form2Fit tập trung vào không gian làm việc 2D. Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực để mở rộng khả năng của hệ thống sang không gian 3D, cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ lắp ráp phức tạp hơn, đòi hỏi độ chính xác và linh hoạt cao hơn.
Bạn có thể xem chi tiết nghiên cứu tại đây.
Form2Fit là một bước tiến lớn trong lĩnh vực robot học và trí tuệ nhân tạo. Với khả năng học hỏi và thích ứng với các nhiệm vụ lắp ráp khác nhau, Form2Fit hứa hẹn sẽ mang lại những thay đổi to lớn cho ngành công nghiệp và cuộc sống của chúng ta. Hãy cùng Afropolitan Group chờ đón những ứng dụng đột phá của công nghệ này trong tương lai!
Câu Hỏi Thường Gặp Về Form2Fit (FAQ)
- Form2Fit là gì?
- Form2Fit là một hệ thống machine learning mới do Google phát triển, sử dụng mạng nơ-ron sâu để huấn luyện robot nhận diện và lắp ráp các vật thể.
- Form2Fit hoạt động như thế nào?
- Form2Fit sử dụng mạng lưới đối sánh hai luồng để suy ra các mô tả hình học nhạy cảm với hướng, cho phép robot xác định cách các vật thể khớp với nhau.
- Ứng dụng tiềm năng của Form2Fit là gì?
- Form2Fit có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, y tế, xây dựng, hậu cần và ứng phó thảm họa.
- Form2Fit có thể lắp ráp các vật thể chưa từng thấy trước đây không?
- Có, Form2Fit có thể lắp ráp các vật thể chưa từng thấy trong quá trình đào tạo với tỷ lệ thành công cao.
- Hạn chế hiện tại của Form2Fit là gì?
- Nghiên cứu hiện tại của Form2Fit tập trung vào không gian làm việc 2D.
- Hướng phát triển tương lai của Form2Fit là gì?
- Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực để mở rộng khả năng của hệ thống sang không gian 3D và các nhiệm vụ lắp ráp phức tạp hơn.
- Tôi có thể tìm hiểu thêm về Form2Fit ở đâu?
- Bạn có thể xem chi tiết nghiên cứu tại đây.