Robot cũng phải tập trước khi vào “trận đấu” thật
Tại văn phòng của DexForce ở Thâm Quyến, một robot ảo liên tục thực hiện nhiệm vụ đặt đồ vật lên bàn. Góc tay, màu sắc mặt bàn và hình dạng đồ vật thay đổi sau mỗi lần thử, buộc hệ thống phải học cách thích nghi thay vì chỉ lặp lại một động tác cố định. Theo Reuters, DexForce đang đặt cược vào dữ liệu tổng hợp được tạo ra trong môi trường mô phỏng để giải quyết một trong những thách thức lớn nhất của ngành robot hình người: làm sao để máy móc có thể thực hiện nhiều công việc thực tế mà không cần con người liên tục hướng dẫn.
Thông thường, muốn robot học một thao tác, nhà phát triển phải thu thập dữ liệu từ người thật hoặc cho máy thực hành trực tiếp. Quá trình này tốn thời gian, chi phí và có thể phải lặp đi lặp lại hơn 100 lần mới tạo được những mẫu dữ liệu chính xác. Với DexForce, robot có thể luyện tập trong một môi trường kỹ thuật số, thử nhiều biến thể của cùng một nhiệm vụ rồi chuyển kỹ năng đã học sang máy thật.
Nói cách khác, robot được phép mắc lỗi, thử lại và tiếp tục học trong thế giới ảo trước khi phải đối mặt với những vật thể, dây chuyền sản xuất và tình huống khó lường ngoài đời thực.
147 triệu USD cho cuộc đua “luyện công” của robot
DexForce vừa huy động 1 tỷ nhân dân tệ, tương đương khoảng 147 triệu USD, trong vòng gọi vốn Series B, với mức định giá hơn 10 tỷ nhân dân tệ. Thành lập năm 2021, startup này có khoảng 500 nhân viên và được hậu thuẫn bởi Lenovo Capital, Lens Technology cùng một số quỹ có vốn nhà nước. Công nghệ của công ty đã được sử dụng trong môi trường công nghiệp tại các doanh nghiệp như Toyota, Samsung, Panasonic và Foxconn. Robot của hãng cũng thực hiện những nhiệm vụ như pha cà phê, phục vụ khách hàng tại các trung tâm thương mại và điểm du lịch ở hơn 15 thành phố Trung Quốc.
Khoản đầu tư lớn cho thấy cuộc đua robot hình người không còn đơn thuần là chế tạo những cỗ máy có thể chạy nhanh, nhảy cao hay biểu diễn động tác ngoạn mục. Thách thức lớn hơn là khiến chúng làm việc ổn định, thích nghi với hoàn cảnh mới và hoàn thành nhiệm vụ mà không cần con người cầm tay chỉ việc.
Dù vậy, thế giới ảo không thể tái hiện hoàn hảo mọi yếu tố vật lý. Robot vẫn cần được thử nghiệm ngoài đời để kiểm chứng khả năng xử lý ma sát, trọng lượng, vật thể bất ngờ và những tình huống mà chương trình mô phỏng chưa tính đến. Bởi vậy, DexForce không đơn giản tạo ra một “trường học ảo”, mà đang tìm cách rút ngắn con đường từ lúc robot học một kỹ năng đến khi thực sự làm được việc.
Messi, Ronaldo và bài học dành cho robot
Nhắc đến Messi hay Ronaldo, người hâm mộ thường nhớ những bàn thắng, danh hiệu và khoảnh khắc thiên tài. Nhưng đằng sau ánh hào quang ấy là quá trình tập luyện kéo dài, từ những động tác cơ bản đến việc xử lý tình huống dưới áp lực. Tài năng giúp cầu thủ nổi bật, còn tập luyện giúp họ biến tài năng thành năng lực có thể lặp lại trong những trận đấu lớn.
Robot cũng cần một quá trình tương tự. Một màn trình diễn ấn tượng có thể khiến khán giả trầm trồ, nhưng không chứng minh rằng cỗ máy có thể làm việc hiệu quả suốt tám tiếng trong nhà máy. Những giờ “luyện công” trong thế giới ảo có thể giúp robot chuẩn bị tốt hơn, nhưng bài kiểm tra cuối cùng vẫn nằm ở thế giới thật.
Khác biệt nằm ở chỗ Messi và Ronaldo phải đổ mồ hôi trên sân tập, còn robot có thể thực hiện hàng loạt lần thử trong môi trường mô phỏng mà không cần tiêu hao sức lực như con người. Nếu phương pháp này phát huy hiệu quả, robot sẽ có thêm cơ hội học nhiều kỹ năng hơn trước khi được giao việc thực tế.
Từ sân cỏ đến nhà máy, quy luật vẫn khá giống nhau: biểu diễn đẹp mắt là một chuyện, duy trì phong độ và hoàn thành nhiệm vụ mới là chuyện quan trọng. Và với robot Trung Quốc, trận đấu thực sự chỉ bắt đầu khi những bài tập trong thế giới ảo được chuyển hóa thành kết quả ngoài đời.
Đăng ký nhận tin tức từ Tạp chí Bóng đá
