Theo Interesting Engineering, các nhà nghiên cứu từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) và Nvidia Research phát triển thuật toán mới cuTAMP giúp tăng tốc độ lập kế hoạch hành động của robot. Công nghệ này cho phép robot hoàn thành nhiệm vụ phức tạp với nhiều bước trong vài giây bằng cách sử dụng khả năng tính toán song song của bộ xử lý đồ họa (GPU) để phân tích hàng nghìn phương án khả thi cùng lúc, thay vì từng cái một. Nhờ đó, robot trong nhà máy và kho hàng có thể xử lý và đóng gói đồ vật có kích thước và hình dạng khác nhau hiệu quả hơn, ngay cả trong không gian hẹp hoặc môi trường bận rộn mà không bị hư hại hay va chạm.

"Thuật toán rất hữu ích trong bối cảnh công nghiệp, nơi thời gian thực sự quan trọng và cần giải pháp hiệu quả càng nhanh càng tốt. Nếu thuật toán mất vài phút để tìm ra kế hoạch thay vì vài giây, doanh nghiệp sẽ tiêu tốn nhiều tiền bạc", MIT News dẫn lời William Shen, nghiên cứu sinh MIT kiêm tác giả chính của nghiên cứu.

Khi đóng gói vào hộp, robot phải xem xét nhiều yếu tố như cách cầm nắm đồ vật, căn chỉnh vừa khít, tránh va chạm và tuân thủ thứ tự đóng gói và nhiều ràng buộc khác. Độ phức tạp của công việc dẫn tới nhiều lựa chọn xử lý. Vì một số hoạt động không mang lại kết quả tích cực, phương pháp truyền thống nhằm lựa chọn ngẫu nhiên giải pháp tiềm năng và kiểm tra từng cái một không hiệu quả.

cuTAMP giải quyết vấn đề trên bằng cách sử dụng tính toán song song thông qua nền tảng Cuda của Nvidia, kết hợp hai kỹ thuật mạnh mẽ là lấy mẫu và tối ưu hóa. Thay vì lấy mẫu ngẫu nhiên, cuTAMP tập trung vào các giải pháp tiềm năng hơn, có khả năng đáp ứng những ràng buộc của nhiệm vụ, từ đó cải thiện đáng kể chất lượng của lựa chọn.

Sau đó, cuTAMP đánh giá khả năng tránh va chạm, đáp ứng ràng buộc về chuyển động và nhiệm vụ của từng giải pháp. Thuật toán cập nhật và lọc các lựa chọn liên tục cho đến khi tìm ra kế hoạch khả thi, chất lượng cao.

Nhóm nghiên cứu cho biết nâng cấp thuật toán lập kế hoạch nhiệm vụ và chuyển động cuTAMP bằng cách tận dụng sức mạnh của GPU, hiệu quả hơn nhiều so với CPU khi tính toán song song. Điều này cho phép hệ thống lấy mẫu và tối ưu hóa hàng trăm hoặc hàng nghìn giải pháp cùng lúc, cải thiện đáng kể hiệu suất.

Trong thử nghiệm liên quan đến mô phỏng đóng gói, cuTAMP xác định kế hoạch thành công, tránh va chạm trong vài giây, trong khi lập trình viên truyền thống mất nhiều thời gian hơn. Khi triển khai thực tế trên cánh tay robot, thuật toán đưa ra kết quả trong chưa đầy 30 giây.

Theo các nhà nghiên cứu, cuTAMP đã thử nghiệm thành công trên cánh tay robot tại MIT và robot hình người tại Nvidia. Nó không đòi hỏi dữ liệu huấn luyện như hệ thống học máy, cho phép giải quyết vấn đề hoàn toàn mới mà không cần tiếp xúc trước.

Thuật toán cũng dễ mở rộng, ngoài hoạt động đóng gói còn có thể thực hiện các nhiệm vụ khác như sử dụng công cụ. Nhóm nghiên cứu dự định tích hợp mô hình ngôn ngữ và thị giác, cho phép robot diễn giải và thực hiện kế hoạch dựa trên lệnh thoại tự nhiên từ người dùng, giúp hợp tác giữa con người và robot trực quan và thực tế hơn.

Theo: vnexpress.net