Robot được huấn luyện bằng 1 triệu giờ video ghi hành vi con người đạt tỷ lệ thành công nhiệm vụ đến 90%

Một robot Dyna được vận hành bởi mô hình robot của công ty. Ảnh: Dyna Robotics.

Dyna Robotics vừa công bố một mô hình nền tảng mới dành cho robot, được huấn luyện trên hơn 1 triệu giờ video góc nhìn thứ nhất của con người. Theo công ty, quy mô dữ liệu này có thể giúp giải quyết một trong những trở ngại lớn nhất hiện nay trong việc dạy robot thực hiện các tác vụ vật lý ngoài đời thực.

Công ty có trụ sở tại Redwood City, California, cho biết DYNA-2 World-Action Model được huấn luyện hoàn toàn bằng video ghi lại hoạt động của con người, thay vì dữ liệu về hành động của robot. Tổng khối lượng dữ liệu tương đương khoảng 170 năm trải nghiệm liên tục trong thời gian con người thức.

Cách tiếp cận này nhằm giúp robot học các kỹ năng vật lý bằng cách quan sát cách con người tương tác với đồ vật và môi trường xung quanh, qua đó giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu được thu thập thủ công thông qua điều khiển từ xa.

Dyna cho rằng phương pháp này có thể mở ra cách thức có khả năng mở rộng hơn để huấn luyện robot khi năng lực của chúng ngày càng được nâng cao.

Trong các thử nghiệm, công ty cho biết DYNA-2 đã nâng tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ trong lĩnh vực sản xuất độ chính xác cao từ 20% lên 80-90%, chỉ nhờ tăng quy mô giai đoạn tiền huấn luyện. Mô hình cũng cho thấy khả năng chuyển giao kiến thức giữa nhiều loại phần cứng, từ cánh tay robot cố định, nguyên mẫu robot hình người cho tới bàn tay robot có khả năng thao tác khéo léo.

Video của con người trở thành dữ liệu huấn luyện

Mô hình của Dyna sử dụng kiến trúc mô hình hóa thế giới (world model), kết hợp khả năng dự đoán khung hình tiếp theo và hành động tiếp theo.

Thay vì chỉ học từ những hành động do robot thực hiện, hệ thống sử dụng video con người để xây dựng hiểu biết về cách môi trường vật lý thay đổi và cách các vật thể phản ứng trước chuyển động.

Theo Dyna, điều này cho phép kiến thức thu được từ hành vi của con người được chuyển sang nhiều loại phần cứng robot khác nhau.

Dyna cho biết DYNA-2 không được tiếp xúc với dữ liệu robot trong quá trình tiền huấn luyện, nhưng sau đó vẫn có thể được điều chỉnh để hoạt động trên các nền tảng khác nhau chỉ với vài giờ tinh chỉnh bằng dữ liệu tại chỗ.

Trong một thử nghiệm, chỉ 13 phút dữ liệu đã đủ để DYNA-2 điều khiển một cặp bàn tay robot năm ngón thực hiện động tác xoay mở nắp chai.

Trên 15 nhiệm vụ chuẩn đánh giá, Dyna cho biết các mô hình được huấn luyện với lượng video con người lớn hơn liên tục đạt kết quả tốt hơn.

Công ty cũng so sánh DYNA-2 với mô hình DYNA-1 trước đó, vốn sử dụng kiến trúc thị giác-ngôn ngữ-hành động (vision-language-action).

Trong một lần triển khai thực tế cho khách hàng theo phương thức zero-shot, DYNA-2 đạt 87% tỷ lệ vượt qua tiêu chuẩn chất lượng, cao hơn đáng kể so với mức 46% của DYNA-1.

Mở rộng quy mô robot vượt ra ngoài phạm vi điều khiển từ xa

Dyna cho biết mô hình mới cũng có khả năng chống chịu tốt hơn khi các tác động vật lý bất ngờ làm gián đoạn nhiệm vụ.

Trong những thử nghiệm với các công việc như thái thực phẩm và dọn dẹp khu vực làm việc, DYNA-2 có thể tự phục hồi và tiếp tục nhiệm vụ mà không cần con người can thiệp. Trong khi đó, mô hình cũ cần được con người hỗ trợ để khôi phục hoạt động.

Công ty cho biết phương pháp đồng huấn luyện bằng video (video co-training) đã giúp điểm số tăng 133% trong các nhiệm vụ yêu cầu robot làm theo chỉ dẫn, trong đó robot phải thực hiện nhiều chuyển động vật lý khác nhau dựa trên mệnh lệnh được đưa ra.

“Trong nhiều năm, robot đa năng bị kìm hãm bởi nút thắt dữ liệu: việc thu thập thủ công dữ liệu điều khiển từ xa đơn giản là không thể mở rộng tới mức cần thiết để đạt trí thông minh tổng quát”, Jason Ma, đồng sáng lập Dyna Robotics, cho biết.

“Dữ liệu hành động rất khan hiếm, nhưng video thì ở khắp mọi nơi. Với DYNA-2, chúng tôi cho thấy trực giác vật lý không nhất thiết phải được học từ hàng triệu giờ huấn luyện trên cánh tay robot – nó có thể được học trực tiếp từ video của con người.”

Dyna Robotics cho biết những robot được vận hành bằng mô hình DYNA-1 trước đây đã được triển khai tại khách sạn, nhà hàng và các cơ sở giặt là.

Công ty kỳ vọng DYNA-2 sẽ trở thành một bước tiến hướng tới những robot có khả năng tự học các nhiệm vụ vật lý mới mà không cần khối lượng lớn dữ liệu huấn luyện riêng cho từng loại robot.

Dyna Robotics được thành lập bởi Lindon Gao, York Yang và Jason Ma, cựu nhà nghiên cứu của DeepMind. Công ty nhận được đầu tư từ nhiều quỹ, trong đó có CRV và First Round.