Các nhà nghiên cứu tại Georgia Tech phát triển SAIL, viết tắt của "Tăng tốc thích ứng cho Học bắt chước", nhằm cho phép robot thực hiện nhiệm vụ nhanh hơn so với các bài trình diễn con người dùng để huấn luyện. Thách thức lớn là robot thường bị giới hạn bởi dữ liệu huấn luyện, và thay đổi trong môi trường có thể làm chúng thất bại. Shreyas Kousik nêu rằng mục tiêu là đạt được robot đa năng tương đương bàn tay con người, và "tốc độ thực sự quan trọng" khi ra ngoài phòng thí nghiệm.
SAIL dùng kiến trúc mô-đun: các mô-đun giữ chuyển động mượt mà ở tốc độ cao, theo dõi vị trí chính xác, điều chỉnh tốc độ động theo độ phức tạp của nhiệm vụ và lập lịch hành động để bù trừ độ trễ phần cứng. Nhờ đó robot có thể tăng tốc mà vẫn duy trì phối hợp và chính xác, và có khả năng quyết định khi nào tốc độ hữu ích hoặc có thể gây lỗi, theo Benjamin Joffe.
Nhóm thử nghiệm SAIL trên 12 nhiệm vụ cả trong mô phỏng lẫn trên hai nền tảng robot thực tế. Nhiệm vụ bao gồm:
- xếp cốc
- gấp vải
- bày trái cây lên đĩa
- đóng gói thực phẩm
- lau bảng trắng
Trong hầu hết trường hợp, robot trang bị SAIL hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn ba đến bốn lần so với các hệ thống học bắt chước tiêu chuẩn mà không mất độ chính xác. Ngoại lệ là lau bảng trắng, nơi yêu cầu duy trì tiếp xúc làm việc ở tốc độ cao trở nên khó khăn. Công trình được trình bày tại Conference on Robot Learning (CoRL) và được tài trợ bởi bang Georgia cùng Chương trình Nghiên cứu Công nghệ Nông nghiệp tại Georgia Tech. Nguồn: Georgia Tech.
Từ khó
- học bắt chước — phương pháp huấn luyện robot dựa trên ví dụ con người
- mô-đun — phần riêng biệt của một hệ thống lớncác mô-đun
- lập lịch hành động — sắp xếp và chọn thời điểm thực hiện hành động
- độ trễ — thời gian trễ giữa lệnh và phản hồi
- đa năng — có thể thực hiện nhiều loại nhiệm vụ khác nhau
- độ phức tạp — mức khó hoặc số bước của một nhiệm vụ
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Bạn nghĩ điều gì quan trọng hơn khi robot hoạt động ngoài phòng thí nghiệm: tốc độ hay độ chính xác? Vì sao?
- Làm thế nào kiến trúc mô-đun có thể giúp robot thích ứng với nhiều nhiệm vụ khác nhau? Hãy nêu ví dụ từ bài.
- Nhiệm vụ như lau bảng trắng gặp khó khăn khi giữ tiếp xúc ở tốc độ cao. Bạn đề xuất giải pháp thực tế nào để giảm lỗi trong các nhiệm vụ tương tự?
