Công nghệ AI giúp robot giảm 17 lần độ trễ, làm việc nhanh gấp đôi

Các nhà khoa học tại MIT, Nvidia, Caltech, và các trường đại học hàng đầu khác đã giới thiệu một phương pháp AI tiên tiến, cho phép robot thực hiện nhiệm vụ đồng thời với việc tính toán cho bước tiếp theo.

Hệ thống mang tên VLASH (Vision-Language-Action with Scheduled Heuristics) giúp giảm độ trễ phản hồi tối đa 17,4 lần và tăng tốc độ hoàn thành một số tác vụ lên gấp đôi.

Phương pháp VLASH được thiết kế để khắc phục một hạn chế lớn của các mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA), đó là việc robot thường phải chờ AI tính toán nhóm lệnh tiếp theo sau khi hoàn thành nhóm hành động trước.

Với VLASH, quá trình suy luận diễn ra song song với việc robot thực hiện nhiệm vụ, cho phép robot chuẩn bị bước tiếp theo ngay khi đang thực hiện bước hiện tại.

Điểm nổi bật của VLASH là hệ thống không cố gắng dự đoán toàn bộ môi trường tương lai, mà chỉ ước tính trạng thái tương lai của chính robot dựa trên vị trí hiện tại và chuỗi hành động đã được lập kế hoạch. Cách tiếp cận này giúp giảm thời gian tính toán so với việc xây dựng một mô hình dự đoán toàn bộ môi trường.

Trong các thử nghiệm, VLASH đã được áp dụng cho nhiều nhiệm vụ thao tác như gắp, đặt, xếp chồng và phân loại vật thể. Một thử nghiệm cho thấy robot có thể phân loại các khối lập phương theo màu sắc và đặt vào hộp nhanh gấp đôi so với phương pháp đối chứng, với độ chính xác đạt khoảng 90%.

Khi kết hợp với kỹ thuật lượng tử hóa hành động, VLASH đạt mức tăng tốc tối đa 2,03 lần trên robot thực tế mà vẫn duy trì độ chính xác tương đương.

Hệ thống cũng đã được thử nghiệm trong các tác vụ yêu cầu phản ứng nhanh như đánh bóng bàn và trò chơi đập chuột (Whac-a-Mole), nơi mục tiêu có thể thay đổi trong khi robot đang thực hiện một chuỗi hành động.

Nhóm nghiên cứu cũng cải tiến quy trình huấn luyện, giảm thời gian thực hiện mỗi bước huấn luyện từ 421 xuống 129 mili giây, nhanh hơn 3,26 lần.

Tuy nhiên, mặc dù VLASH đã giảm đáng kể độ trễ, hệ thống này vẫn chưa chứng minh được tính an toàn khi hoạt động trong môi trường có con người.

Các yếu tố như độ tin cậy, khả năng dự đoán hành vi và cơ chế an toàn cần được đánh giá độc lập. Hệ thống cũng chưa được kiểm chứng đầy đủ trong các điều kiện khắc nghiệt như ánh sáng yếu, khói bụi, hay địa hình phức tạp.

Theo nhóm nghiên cứu, VLASH có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ đòi hỏi robot phải chuyển động liên tục và phản ứng nhanh, từ sản xuất đến những môi trường thường xuyên thay đổi.

Tuy nhiên, khả năng duy trì hiệu quả này trong các môi trường thực tế đa dạng vẫn cần được kiểm chứng thêm.