Kỷ nguyên robot và thách thức lớn trên hành trình bước vào đời sống con người

Quỹ VinFuture tổ chức Tọa đàm "Robot và Tự động hóa Thông minh" tạo không gian kết nối tri thức giữa các giáo sư, nhà khoa học quốc tế và trong nước. (Ảnh: Minh Sơn/Vietnam+)

Trong bối cảnh thế giới chứng kiến sự bùng nổ của tự động hóa, robot và trí tuệ nhân tạo (AI), các công nghệ cảm biến và hệ thống tương tác thông minh đang trở thành trụ cột trong công nghiệp, dịch vụ và y tế. Những đổi mới này không chỉ nâng cao năng suất và tối ưu chi phí mà còn mở ra những hướng tiếp cận mới nhằm cải thiện chất lượng sống và hướng tới phát triển bền vững.

Đây là nội dung được đưa ra tại Tọa đàm "Robot và Tự động hóa Thông minh" do Quỹ VinFuture tổ chức sáng 4/12 tại Hà Nội.

Tọa đàm tập trung vào nhiều lát cắt nổi bật của lĩnh vực robot: Robot hình người có khả năng tương tác xã hội, robot cộng tác trong dịch vụ và y tế, các hệ thống robot phục hồi chức năng, cùng những vấn đề nóng liên quan đến an toàn AI và đạo đức công nghệ. Những nội dung này phản ánh xu hướng phát triển robot theo hướng nhân văn, an toàn và bền vững.

Vật liệu mềm: Nền tảng cho robot linh hoạt

Tại Tọa đàm, Giáo sư Kurt Kremer - Giám đốc Danh dự Viện Nghiên cứu Polymer Max Planck (Đức) nhấn mạnh vật liệu mềm đang mở ra một hướng đi mới cho robot nhờ tính linh hoạt, dễ chế tạo và thân thiện môi trường. Polyme vốn được sử dụng rộng rãi vì rẻ, dồi dào và có thể điều chỉnh độ cứng đang được phát triển theo hướng chịu lực tốt hơn và phân hủy sinh học hiệu quả hơn.

Điểm mấu chốt, theo ông, đây là nhóm vật liệu "thông minh" có khả năng tự co giãn hoặc thay đổi hình dạng khi gặp các kích thích như nhiệt độ, pH, áp suất hoặc biến đổi môi trường. Với phản ứng nhạy và nhanh, chúng có thể vận hành van, tạo lực cơ học hoặc trở thành các bộ phận robot đòi hỏi độ tinh tế cao.

Giáo sư Kurt Kremer - Giám đốc Danh dự Viện Nghiên cứu Polymer Max Planck (Đức). (Ảnh: Minh Sơn/Vietnam+)

Khi kết hợp polyme thành cấu trúc phức tạp như gel hay "brush," vật liệu có thể đảm nhận những nhiệm vụ cơ học khó, giúp sản xuất các bộ truyền động mềm để robot cầm nắm nhẹ nhàng và chính xác hơn.

Nhiều polyme còn có khả năng dẫn điện hoặc mang tính điện môi cao, tạo cơ hội phát triển thiết bị điện tử hữu cơ. Dù không thể cạnh tranh về tốc độ với silicon, chúng rẻ hơn, dễ sản xuất, không phụ thuộc đất hiếm và đã được ứng dụng vào OLED, điện thoại gập, hay tấm pin mặt trời hữu cơ.

Giáo sư Kremer cho rằng khi kết hợp cả ba yếu tố: tính mềm, khả năng phản ứng và đặc tính điện tử, vật liệu hữu cơ có thể tiến đến dạng "neuromorphic" (hình thái thần kinh) mô phỏng sự thích nghi của hệ thần kinh. Đây được xem là nền tảng cho thế hệ robot tương lai linh hoạt, an toàn và tối ưu chi phí.

Ở góc độ ứng dụng, Giáo sư Ho Young Kim (Đại học Quốc gia Seoul, Hàn Quốc) chỉ ra rằng robot đang gặp thách thức lớn khi thao tác với vật liệu mềm - nhóm vật liệu xuất hiện khắp nơi từ quần áo, thực phẩm, túi nhựa, dây điện đến vật tư y tế.

Robot truyền thống được tối ưu cho vật cứng, đối tượng có hình dạng ổn định. Nhưng vật liệu mềm lại hoàn toàn khác, ông ví dụ việc robot cầm một chiếc áo phông, chỉ cần thay điểm kẹp, hình dạng một chiếc áo đã thay đổi, bề mặt áo có thể gấp, nhăn, tạo ra vô số tham số phức tạp.

Giáo sư Ho Young Kim đến từ Đại học Quốc gia Seoul, Hàn Quốc. (Ảnh: Minh Sơn/Vietnam+)

Điều con người làm trong vài giây như lộn tay áo hay gấp quần áo lại là thách thức lớn cho robot. Theo ông, đây cũng là nghịch lý của AI hiện đại: có thể giải phương trình, ghi nhớ khối lượng dữ liệu khổng lồ nhưng lại khó xử lý các việc gia đình cơ bản.

Trong nghiên cứu của mình, nhóm của ông đã phát triển hệ thống gắp bằng màng đàn hồi, cho phép nhấc từng tấm vải ổn định, thậm chí nhặt được các đối tượng sinh học mềm như vỏ cam.

Dựa trên công nghệ này, đội nghiên cứu chế tạo được máy thực hiện công đoạn lên số (numbering) - công đoạn quan trọng trước đây chỉ con người có thể thực hiện. Máy có thể lặp lại thao tác nhiều lần mà không gây sai sót.

Để giải bài toán vật liệu mềm, theo ông, robot cần vượt qua bốn thách thức: khả năng nhận thức chính xác trạng thái vật liệu; bàn tay máy đủ tinh tế; hệ điều khiển linh hoạt trước các biến đổi liên tục và khả năng mở rộng để sản xuất đại trà. Xử lý vật liệu mềm, ông kết luận, chính là "cánh cửa" để robot thật sự bước vào đời sống và sản xuất.

Robot hình người và yêu cầu về trí tuệ vật lý

Giáo sư Tan Yap Peng - Hiệu trưởng VinUni cho biết robot hình người đang trở thành xu hướng bởi chúng có thể hoạt động dễ dàng trong môi trường của con người. Dự báo đến năm 2050, thế giới có thể có ít nhất một tỷ robot cùng sinh sống và làm việc với con người.

Thách thức lớn nằm ở việc robot hiện nay chủ yếu được lập trình cho một nhiệm vụ duy nhất. Để tiến tới robot đa nhiệm, công nghệ phải học từ mô hình ngôn ngữ lớn: Robot được huấn luyện bằng lượng lớn dữ liệu video để xây dựng khả năng hiểu thế giới vật lý.

Giáo sư Tan Yap Peng - Hiệu trưởng VinUni. (Ảnh: Minh Sơn/Vietnam+)

Tuy nhiên, chuyển từ ngôn ngữ sang thị giác rồi sang hành động là hành trình dài. Robot cần quan sát, suy luận và tiếp nhận chỉ dẫn – những kỹ năng vẫn là bài toán mở.

Giáo sư Tan Yap Peng cũng ví dụ một số mô hình như "Physical Intelligence Type Zero" đã cho phép robot nhận dữ liệu hình ảnh, video, lời nói và đưa ra hành động điều khiển robot đa dạng. Dù vậy, với các nhiệm vụ phức tạp như gấp quần áo hay giặt đồ, robot vẫn cần tinh chỉnh và dữ liệu minh họa từ chuyên gia.

Điểm hạn chế lớn nhất, theo Giáo sư Tan, là robot không có trí nhớ như con người. Do đó, nhóm của ông đề xuất cách lưu trữ "mảnh ký ức" từ các minh họa chuyên gia, giúp robot tìm kiếm và sử dụng kinh nghiệm tương tự khi gặp nhiệm vụ mới. Cách tiếp cận này giảm lỗi và tăng khả năng hoàn thành các tác vụ dài.

Song song đó, robot còn phải giải quyết các bài toán về năng lượng, độ khéo léo của bàn tay, tự chẩn đoán, vận hành an toàn và tuân thủ quy chuẩn đạo đức. Theo Giáo sư, đây đều là bài toán lớn cần lời giải trong 30-50 năm tới.

Tiến sỹ Nguyễn Trung Quân, trợ lý Giáo sư Kỹ thuật Hàng không và Vũ trụ tại Đại học Nam California (USC) và là Giám đốc Khoa học (CSO) của VinMotion. (Ảnh: Minh Sơn/Vietnam+)

Từ góc độ công nghiệp, Tiến sỹ Nguyễn Trung Quân, trợ lý Giáo sư Kỹ thuật Hàng không và Vũ trụ tại Đại học Nam California (USC) và là Giám đốc Khoa học (CSO) của VinMotion cho rằng khi bước từ AI số sang trí tuệ vật lý, dữ liệu trở thành yếu tố khan hiếm nhất. Thế giới đang dịch chuyển mạnh sang robot đa dụng bởi chúng mang lại năng lực hành động - điều mà AI thuần số không thể thực hiện.

Nhiều dự báo cho thấy thị trường robot hình người và trí tuệ vật lý có thể đạt 10.000 tỷ USD trong 10 năm tới, trong bối cảnh nhiều quốc gia thiếu hụt lao động.

Nhưng theo Tiến sỹ Quân, trí tuệ vật lý đối mặt "vòng luẩn quẩn con gà - quả trứng," muốn có AI tốt cần dữ liệu thực; muốn có dữ liệu thực cần robot vận hành; robot muốn vận hành hiệu quả lại cần AI mạnh.

"VinMotion tiếp cận bằng mô hình 'con người trong vòng lặp' đưa robot ra môi trường thực, để con người giám sát, hỗ trợ, phản hồi khi robot gặp tình huống khó. Mô hình này vừa đảm bảo an toàn, vừa giúp AI học nhanh hơn, tạo nền tảng mở rộng quy mô," ông Quân cho biết.

Theo ông, robot hình người đòi hỏi ba yếu tố: Phần cứng tốt, phần mềm/AI tốt và hệ thống triển khai an toàn. Việt Nam là một trong những quốc gia có khả năng đáp ứng đồng thời cả ba yếu tố này./.

(Vietnam+)