Công nghệ đột phá giúp robot công nghiệp 'xem và học' chỉ trong vài giây

Một công nghệ đột phá giúp robot có thể “xem và học” theo đúng nghĩa đen, không cần lập trình. Người dạy chỉ cần thực hiện hành động như đóng gói các mặt hàng hoặc xếp chồng các thùng chứa, robot công nghiệp sẽ quan sát, phân tích và sao chép lại hành động, thường chỉ trong vài giây.

Để robot thực hiện một hoạt động, một nhóm lập trình viên và kỹ sư có thể mất vài ngày hoặc vài tuần lập trình và sửa lỗi. Nếu nhiệm vụ cần thực hiện thay đổi, các kỹ sư công nghệ sẽ phải thực hiện lại lần nữa.

Một công nghệ đột phá cho phép robot có thể “xem và học” theo đúng nghĩa đen mà không cần bất kỳ chương trình nào. Ảnh NoCamels

Phần mềm do công ty khởi nghiệp Deep Learning Robotics (DLR) Israel phát triển, có thể được tải xuống bất kỳ máy tính nào, thực hiện nhiệm vụ là bộ điều khiển của robot công nghiệp. Người dùng chỉ cần chọn một tùy chọn trên màn hình để bắt đầu “bài học”, cho phép cánh tay robot quan sát và học hỏi.

Công nghệ của DLR quan sát người thực hiện nhiệm vụ, trích xuất dữ liệu cần thiết, sau đó chuyển đổi thành một ngôn ngữ chung đơn giản để robot có thể bắt chước cách thực hiện nhiệm vụ.

Carlos Benaim, nhà sáng lập và Giám đốc điều hành của công ty cho biết: “Tất cả chỉ diễn ra trong vài giây, đôi khi nhiều nhất là vài phút.” Ông cho biết, không có công ty nào trên thế giới thực hiện những gì doanh nghiệp đã thành công, dạy robot bằng phương pháp để hệ thống điều khiển robot quan sát con người, lập chương trình điều hành và thực hiện.

Quá trình xem và học chỉ diễn ra trong vài giây, đôi khi nhiều nhất là vài phút. Video DLR.

Ông nói, hiện nay có rất nhiều nghiên cứu và phát triển robot, chắc chắn rằng những doanh nghiệp khác sẽ làm theo, nhưng cho đến nay, phần mềm do DLR phát triển là công nghệ đầu tiên được sử dụng trong dây chuyền sản xuất.

Phần mềm của DLR kết nối với bất kỳ camera nào, cung cấp cho cánh tay robot “đôi mắt” để thiết bị có thể quan sát hành động. Phần mềm truy xuất dữ liệu thô của môi trường 3D, được quan sát bằng camera, xử lý dữ liệu đó để robot phân biệt giữa người thực hiện nhiệm vụ, các đối tượng đang được xử lý và mục đích cuối cùng của nhiệm vụ.

Ví dụ, khi hệ điều hành robot thấy một người lấy một đồ vật và đặt ở một vị trí khác, phần mềm giúp robot hiểu được, hoạt động di chuyển đồ vật là mục tiêu của nhiệm vụ này. Khi robot học được cách thực hiện, thiết bị sẽ thực hiện nhiệm vụ một cách hoàn hảo mọi lúc và không bao giờ mệt mỏi.

Phần mềm cho phép cài đặt cho bất kỳ máy tính nào, đóng vai trò là 'bộ điều khiển' của cánh tay robot. Ảnh NoCamels

Người dùng có thể chỉnh sửa tác vụ thông qua phần mềm sau khi robot đã học. Ông Benaim nói: “Sau khi robot học được cách thực hiện nhiệm vụ, người dùng luôn có thể thay đổi một số tham số giúp cánh tay robot thích ứng hơn với những gì mong muốn. Độ chính xác phương pháp thực hiện nhiệm vụ mà robot học được phụ thuộc vào máy ảnh và loại cánh tay robot đang được sử dụng.

Benaim trong cuộc phỏng vấn với NoCamels cho biết: “Tất cả các mục tiêu của chúng tôi là làm cho quá trình tự động hóa bằng robot trở nên dễ dàng đến mức một cánh tay robot có thể làm những gì mà người công nhân vẫn làm thủ công một cách dễ dàng. Có thể mất vài tháng để triển khai cánh tay robot trong các nhà máy. Khi cần thay đổi điều gì đó trong hoạt động của robot, nhà sản xuất cần gọi lại các kỹ sư. Chúng tôi loại bỏ rào cản này.”

Độ chính xác của nhiệm vụ mà rô-bốt học phụ thuộc vào máy ảnh và loại cánh tay rô-bốt đang được sử dụng. Ảnh NoCamels

Các nhiệm vụ mà robot có thể học dường như là vô hạn. Benaim kể lại rằng, tại một thời điểm, trong quá trình cộng tác của công ty với Đại học Haifa, một sinh viên đã dạy một cánh tay robot tự xác định một bức tranh và sao chép toàn bộ bức vẽ đó.

Những công nghệ này chủ yếu được sử dụng cho những mục đích công nghiệp như đóng gói, hậu cần (sắp xếp và đóng gói tự động đơn đặt hàng siêu thị trực tuyến), lắp ráp các thiết bị công nghệ như máy tính xách tay, thiết bị, sơn, đánh bóng, hàn.

Một trong những khách hàng của công ty là nhà sản xuất khoai tây chiên, sử dụng phần mềm DLR, các kỹ sư đã dạy cánh tay robot phân loại khoai tây, vốn là công việc thủ công loại bỏ các củ khoai quá to hoặc quá nhỏ ra khỏi dây chuyền chế biến.

Tại thời điểm này, công nghệ DLR mới chỉ được sử dụng cho những cánh tay robot chứ không phải những robot giúp việc con người với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI). Benaim nhấn mạnh, ngay cả bầu trời cũng có giới hạn.

Benaim tin rằng phần mềm của công ty có thể được sử dụng trên tất cả các loại robot. Ảnh NoCamels

“Tôi nghĩ rằng trong tương lai, loại công nghệ này có thể được sử dụng tại nhà. Có rất nhiều nhiệm vụ mà chúng ta phải làm thủ công chúng ta muốn cho robot làm. Trong tương lai điều này có thể sẽ được thực hiện.”

Nhưng bằng cách nào nào để phần mềm kết nối với bất kỳ loại cánh tay robot nào, khi có vô số nhà sản xuất robot? Nó giống như hệ điều hành Windows, được sử dụng trong hầu hết mọi máy tính, bất kể loại nào, Benaim nói:

“Mỗi nhà sản xuất có một kết nối mở, hoặc một cổng mở cho những kết nối bên ngoài như cổng mạng. Phần mềm này có thể dịch các tác vụ thông minh được phát hiện sang ngôn ngữ cấp thấp hơn mà các robot đều hiểu.”

Giống như phần mềm Windows có thể được sử dụng trên hầu hết mọi máy tính, phần mềm của DLR được các robot hiểu theo cách phổ biến. Ảnh NoCamels

Benaim nhận xét, cánh tay robot sẽ không thay thế hoàn toàn công việc của con người và sử dụng cánh tay robot làm tăng năng suất lao động và giảm căng thẳng cho nhân viên do không cần phải làm đi làm lại cùng một công việc thủ công. Ông nói:

“Tôi nghĩ rằng chúng ta đã chứng kiến nhiều công ty sử dụng robot không đúng mức. Những robot này chỉ được sử dụng cho một nhiệm vụ cụ thể. Trong nhiều trường hợp, điều này liên quan đến thực tế là robot được sử dụng cho những nhiệm vụ cụ thể mà công nghệ truyền thống cho phép làm. Tôi tin rằng việc bổ sung công nghệ phần mềm sẽ mở rộng loại nhiệm vụ và số lượng nhiệm vụ mà một robot có thể thực hiện.”

Và đối với các công nghệ giúp robot dễ sử dụng hơn, như cobot, những cánh tay robot hoạt động song song với con người, Benaim không coi đó là đối thủ cạnh tranh mà coi đó là những phần bổ trợ cho công nghệ của công ty DLR.

Khách hàng của DLR hiện nay là các nhà sản xuất cánh tay robot hàng đầu ở Viễn Đông, những công ty trong danh sách Fortune 500 và những cái tên quen thuộc như Panasonic và PepsiCo.

Theo NoCamels

Thái Bằng