Áp dụng thuật toán học sâu để tạo cảm giác cho đầu ngón tay của robot

"Chúng tôi muốn giả lập cảm giác chạm giống như da người cho robot, khi chúng tương tác vật lý với môi trường xung quanh", giáo sư Nathan Lepora, một trong những người thực hiện nghiên cứu nói.

Ông đã cố gắng tái tạo ra cảm giác chạm cho robot trong nhiều năm. Tuy nhiên, kết quả mới chỉ cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ rất cơ bản, chẳng hạn như cảm nhận hình dạng đồ vật 2-D đơn giản với chuyển động chạm chậm. Trong vài năm gần đây, nhờ sự phát triển của kỹ thuật học sâu, đã có một bước đột phá cho phép robot thực hiện nhiệm vụ với các vật thể 3-D phức tạp giống như ngoài thực tế.

Cung cấp cho robot cảm giác chạm, giúp kiểm soát bàn tay và đầu ngón tay, cho phép chúng ước tính hình dạng và kết cấu của các vật thể hoặc các bộ phận của vật thể tiếp xúc. Chẳng hạn, khi trượt qua bề mặt sau của một cạnh, robot có thể ước tính góc của cạnh đó.

Bằng cách thu thập dữ liệu ước tính chính xác về các góc bề mặt, học sâu cho phép xây dựng các bản đồ đáng tin cậy từ dữ liệu cảm giác đến các đặc điểm bề mặt. Giáo sư Lepora nói: "Đây là một việc khó khăn, vì trượt một ngón tay mềm như của con người trên bề mặt sẽ làm biến dạng dữ liệu mà nó thu thập được. Trước đây, chúng tôi không thể tách sự biến dạng này ra khỏi hình dạng bề mặt đó. Nhưng với nghiên cứu này, chúng tôi đã thành công bằng cách huấn luyện sâu mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network) với các ví dụ về dữ liệu xúc giác bị biến dạng, cho phép tạo ra các ước tính góc bề mặt chính xác hơn”. 

Trong tương lai, nghiên cứu này có thể được áp dụng cho tất cả các ngón và tay chân của robot thân mềm, cho phép nó xử lý các công cụ và hoàn thành các nhiệm vụ thao tác theo cách tương tự như con người. Điều này mở ra việc phát triển robot  có thể thực hiện nhiệm vụ trong nhiều môi trường khác nhau, như làm việc nhà, sản xuất trong trang trại hoặc chăm sóc sức khỏe của bệnh nhân.

Diệu Huyền (CESTI) - Theo Techxplore.com