Một mục tiêu mới trong ngành robot đó là cho chính các cỗ máy tự động thu thập thông tin xử lí những đồ vật thường ngày của con người.

Nhiều trong số những công việc con người muốn thay thế nhân lực bằng robot như bê vác đồ đạc trong nhà kho, trợ giúp người nằm liệt giường hoặc hỗ trợ người lính trong những tình huống nguy hiểm vẫn chưa thể được hiện thực hóa vì khả năng của robot nhận diện và xử lí những vật thể thông thường xung quanh chúng ta còn rất hạn chế.

Con người bình thường không gặp khó khăn gì với việc gấp quần áo, cầm một chiếc cốc nước vì chúng ta đã trải qua một quá trình thu thập thông tin khổng lồ. Quá trình này thường được biết đến là “Tuổi Thơ”, giáo sư Stefanie Tellex về khoa học máy tính tại đại học Brown giải thích. Đối với robot, mỗi khi đảm nhiệm một công việc dù là đơn giản đến mấy, robot cần phải truy cập thông tin mã hóa về cách cầm và sử dụng các vật thể. Thông tin này từ đâu đến? Thông thương những tệp mã hóa này được lập trình một cách kĩ lưỡng và tỉ mẩn bởi con người. Nhưng bây giờ robot có thể tự xây dựng hệ thống thông tin mã hóa và chia sẻ với các cỗ máy tự động khác trên toàn thế giới.

Và đấy là cơ sở đằng sau mục tiêu “Một triệu đối tượng vật thể” của giáo sư Tellex. Nghiên cứu này nhằm tạo ra một triệu thông tin mã hóa từ những con robot trên khắp thế giới chuyên nghiên cứu về đặc tính đồ vật và tự động tải lên kết quả lên bộ nhớ đám mây để các con robot khác có thể tải xuống và áp dụng vào công việc của mình.

Giáo sư Stefanie Tellex và con robot Baxter tại đại học Brown.

Phòng nghiên cứu của giáo sư tại đảo Rhode có không khí của một trường mẫu giáo. Tại đó một con robot dòng Baxter, một cỗ máy công nghiệp thông minh sản xuất bởi Rethink Robotics, đang quét hình một chiếc bàn chải tóc ở nhiều góc độ khác nhau bằng máy chụp 3d hồng ngoại. Và bằng cánh tay hai càng của mình thử nghiệm các cách cầm khác nhau để nâng được chiếc bàn chải một cách hiệu quả nhất. Sau khi đã cầm được, con robot lắc mạnh cánh tay để xác nhận việc cầm bàn chải thành công. Và như vậy, con robot đã học được cách cầm thêm một món đồ vật.

Baxter có thể hoạt động 24 giờ mỗi ngày, với một món trên mỗi cánh tay của mình. Những người nghiên cứ khác trên toàn thế giới có thể góp vào kết quả thông tin từ những con robot của mình, Stefanie Tellex mong có thể xây được một thư viện thông tin khổng lồ để robot có thể xác định và xử lí 1 triệu vật thể khác nhau một cách nhuần nhuyễn. “Và một ngày nào đó, một con robot bất kì có thể nhận diện một chiếc bút trên một kệ tủ chứa đầy đồ đạc và nhặt nó lên”.

Việc thu thập thông tin nghiên cứu này khả thi do robot nghiên cứu nói chung trên thế giới sử dụng chuẩn hệ thống lập trình giống nhau, tên là ROS. Một khi một con robot học được cách thực hiện một hành động, gửi thông tin mã hóa sang cho những cỗ máy khác, những cỗ máy này có thể tiếp tục cải thiện thông tin và tiếp tục chuyển thông tin này đi. Giáo sư cho biết, thông tin mã hóa một vật thể và cách cầm có thể nén lại thành môt tệp chừng 5 đến 10 mb, cỡ một bài nhạc trong thư viện của bạn.

Thư viện khổng lồ này đặc biệt còn rất có ích vì có thể áp dụng cho những con robot khác hẳn nhau về hình dáng, mẫu mã. Dù chương trình phát triển còn chậm nhưng trong khoảng từ năm đến mười năm nữa, “chúng ta có thể chứng kiến một sự bùng nổ về khả năng của robot” theo CEO của Brain of Things, Saxena. Hàng ngày những người đóng góp cho nghiên cứu càng nhiều và đẩy nhanh dần tốc độ hoàn thiện của trí tuệ đám mây này, ông Saxena phát biểu:“Nhũng cỗ máy robot thông minh sẽ có tất cả thông tin chúng cần ngay trong lòng bàn tay".

Theo Genk.