Robot và tự động hóa thông minh: Những cơ hội và thách thức hiện hữu

Vật liệu mềm, trí tuệ đa phương thức và bước ngoặt điều khiển robot thế hệ mới

Mở đầu buổi tọa đàm, GS. Kurt Kremer (Viện nghiên cứu Polymer Max Planck, Đức) mang đến một góc nhìn giàu chiều sâu về vai trò của vật liệu mềm trong sự phát triển của robot thế hệ mới.

Ông chỉ ra rằng, sự linh hoạt, nhạy cảm với môi trường và khả năng biến đổi theo các tác nhân kích thích khiến vật liệu mềm trở thành nền tảng cho những ứng dụng cần sự thích nghi cao mà vật liệu cứng khó đáp ứng.

Khi một vật liệu có thể co giãn theo nhiệt độ, thay đổi cấu trúc trước tác động của pH hoặc phản ứng tức thì với điện trường và từ trường, robot không chỉ trở nên mềm mại hơn mà còn có thể tương tác tự nhiên với cơ thể người, với mô sinh học hay các bề mặt khó tiếp cận.

Sự xuất hiện của polymer dẫn điện giá rẻ, dễ xử lý và không phụ thuộc vào đất hiếm cũng mở ra triển vọng lớn cho các thiết bị điện tử linh hoạt, các hệ thống cảm biến thông minh và những mô phỏng thần kinh nhân tạo.

Tuy nhiên, theo GS. Kremer, ngay cả khi vật liệu mềm tạo ra nhiều hứa hẹn, câu chuyện về độ bền, khả năng tái chế và tác động môi trường vẫn là những thách thức dài hạn cần giải quyết.

Tiếp nối chủ đề vật liệu, GS. Ho-Young Kim (Đại học Quốc gia Seoul, Hàn Quốc) tập trung vào một góc nhìn thực tiễn hơn: Làm thế nào để điều khiển được những vật liệu có tính chất “khó đoán” như vải, nhựa mềm hay túi ni lông.

Ông nhấn mạnh rằng, các robot công nghiệp hiện nay vốn được xây dựng để xử lý vật thể cứng có hình dạng cố định nên rất khó thao tác với vật liệu mềm, vốn liên tục thay đổi trạng thái. Một thao tác tưởng như đơn giản đối với con người, như nhấc một chiếc áo phông, lại trở thành một bài toán lớn đối với robot, bởi chỉ cần lập trình không chuẩn, robot có thể khiến vải bị xoắn, lệch hoặc không thể nhận diện đúng.

Việc dạy robot hiểu được sự biến dạng của vật liệu mềm đòi hỏi sự kết hợp giữa cảm biến chính xác, mô hình học máy tinh vi và cải tiến trong bộ phận gắp. Các nghiên cứu mô phỏng chuyển động ngón tay người, thử nghiệm màng gắp linh hoạt hay thuật toán dự đoán biến dạng đang cho thấy những bước tiến quan trọng, nhưng theo GS. Kim, hành trình để robot thao tác trơn tru với vật liệu mềm vẫn còn rất dài và đòi hỏi sự phối hợp giữa nhiều lĩnh vực.

Nếu hai bài trình bày đầu tiên hướng vào khía cạnh vật liệu và điều khiển, diễn giả GS. Tan Yap Peng (Hiệu trưởng tại Trường Đại học VinUni) lại mở ra một không gian tư duy hoàn toàn mới với mô hình robot tích hợp ngôn ngữ - thị giác - hành động.

Ông mô tả thế hệ robot tương lai như những tác nhân hiểu hình ảnh, hiểu video hướng dẫn và hiểu cả ngôn ngữ tự nhiên, từ đó chuyển các tín hiệu này thành hành động vật lý.

Sự xuất hiện của các mô hình đa phương thức (VLA) - nơi thị giác giúp robot nhận biết môi trường, ngôn ngữ cho robot khả năng hiểu chỉ dẫn và hành động cho phép robot thực hiện các chuỗi nhiệm vụ - đang tạo ra bước ngoặt cho ngành robot.

Khi robot có thể học trực tiếp từ đoạn video mô tả thao tác hoặc từ giọng nói của con người, chúng không chỉ thực hiện được nhiều nhiệm vụ hơn mà còn thích nghi tốt hơn với các tình huống mới.

Theo GS. Tan, tương lai robot sẽ chuyển từ các thiết bị chuyên dụng sang các tác nhân đa dụng có thể tự chẩn đoán lỗi, tiết kiệm năng lượng và phối hợp trực tiếp với con người trong nhiều không gian khác nhau.

Từ phòng thí nghiệm đến đời sống: Robot trở thành tác nhân thông minh trong kỷ nguyên AI vật lý

Trong phần trình bày của mình, TS. Nguyễn Trung Quân (Đại học Nam California, Mỹ), Giám đốc khoa học VinMotion đã đưa khán giả đến gần hơn với khái niệm “trí tuệ thể chất” - một hướng phát triển đang nổi lên mạnh mẽ khi AI không chỉ tồn tại trên máy chủ mà trở thành năng lực của robot trong môi trường thực.

Ông dẫn chứng những con số ấn tượng về tốc độ tăng trưởng của ngành AI và dự báo quy mô của “AI vật lý” có thể đạt tới 10.000 tỷ USD trong thập kỷ tới.

Trọng tâm của bài thuyết trình nằm ở “bài toán gà - trứng của dữ liệu robot”: Muốn robot thông minh phải cho chúng học từ dữ liệu thực, nhưng không thể triển khai robot thực tế nếu chúng chưa đủ thông minh.

Cách tiếp cận của VinMotion, theo TS. Nguyễn Trung Quân, là liên tục để robot “học từ thực tiễn”, thông qua vận hành thực, sai sót thực và tương tác thật với con người. Điều này tạo ra vòng lặp cải thiện liên tục - yếu tố rất khó đạt được nếu chỉ nghiên cứu trong phòng lab.

TS. Quân cũng khẳng định Việt Nam đang sở hữu lợi thế hiếm có: Kết hợp được cả năng lực phần cứng, phần mềm và vận hành, nhờ đó hoàn toàn có thể tham gia vào sân chơi robot hình người ở quy mô toàn cầu.

Phần thảo luận của Tọa đàm mở ra những góc nhìn rộng hơn về xã hội, môi trường và giáo dục. Khi được hỏi về những lĩnh vực mà robot sẽ thâm nhập mạnh nhất trong ba năm tới, các diễn giả thống nhất rằng, robot dịch vụ, từ chăm sóc người cao tuổi đến phục vụ khách sạn, sẽ tăng trưởng nhanh, trong khi robot công nghiệp và robot micro vẫn tiếp tục giữ vai trò quan trọng.

Vấn đề chấp nhận xã hội cũng được các chuyên gia nhấn mạnh: Robot càng giống con người càng dễ được đón nhận, nhưng đi kèm là yêu cầu an toàn cao hơn. Trong khi đó, câu chuyện về môi trường đặt ra thách thức lớn khi vật liệu polymer và pin robot vẫn đối mặt với bài toán tái chế.

Ở khía cạnh giáo dục, các chuyên gia kêu gọi đào tạo kiến thức nền tảng vững chắc, song song với việc tăng cường cho sinh viên tiếp xúc trực tiếp với robot - bởi chỉ khi trải nghiệm thực tế, tư duy mới có thể thay đổi.

Kết thúc buổi Tọa đàm, điều rõ ràng nhất là robot đang bước vào giai đoạn phát triển mang tính hệ thống, nơi vật liệu, cơ khí, trí tuệ nhân tạo và nhận thức xã hội cùng tiến hóa.

Từ vật liệu mềm làm thay đổi khả năng tiếp xúc, đến mô hình điều khiển mới giúp robot thao tác với những vật thể khó đoán, từ trí tuệ đa phương thức giúp robot hiểu lời nói và video, đến trí tuệ thể chất đưa robot ra khỏi phòng thí nghiệm - tất cả đang hội tụ để hình thành một kỷ nguyên robot đa dụng, linh hoạt và thông minh hơn bao giờ hết.

Và trong bức tranh đó, Việt Nam xuất hiện không phải như “người theo sau”, mà là một quốc gia có đủ điều kiện để tham gia vào cuộc cạnh tranh công nghệ toàn cầu./.