Có một danh sách dài các lý do tại sao bạn không thấy nhiều robot không hút bụi trong nhà. Đứng đầu danh sách là vấn đề về môi trường không có cấu trúc và bán cấu trúc. Không có hai ngôi nhà nào giống hệt nhau, từ cách bố trí đến ánh sáng, bề mặt, con người và vật nuôi. Ngay cả khi một robot có thể lập bản đồ hiệu quả cho từng ngôi nhà, thì các không gian vẫn luôn thay đổi.
Các nhà nghiên cứu tại MIT CSAIL tuần này đang giới thiệu một phương pháp mới để đào tạo robot gia đình trong mô phỏng. Sử dụng iPhone, ai đó có thể quét một phần ngôi nhà của họ, sau đó có thể tải lên mô phỏng.
Mô phỏng đã trở thành yếu tố nền tảng của đào tạo robot trong những thập kỷ gần đây. Nó cho phép robot thử và thất bại trong các nhiệm vụ hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu lần trong cùng khoảng thời gian như khi thực hiện một lần trong thế giới thực.
Hậu quả của việc thất bại trong mô phỏng cũng thấp hơn đáng kể so với ngoài đời thực. Hãy tưởng tượng rằng việc dạy một con rô-bốt đặt một chiếc cốc vào máy rửa chén đòi hỏi nó phải làm vỡ 100 chiếc cốc ngoài đời thực trong quá trình này.
“Việc đào tạo trong thế giới ảo trong mô phỏng rất hiệu quả, vì robot có thể thực hành hàng triệu lần,” nhà nghiên cứu Pulkit Agrawal cho biết trong một video liên quan đến nghiên cứu. “Nó có thể làm vỡ hàng nghìn chiếc đĩa, nhưng điều đó không quan trọng, vì mọi thứ đều ở trong thế giới ảo.”
Tuy nhiên, giống như bản thân các robot, mô phỏng chỉ có thể đi xa đến một mức nào đó khi nói đến các môi trường năng động như ngôi nhà. Việc tạo ra các mô phỏng dễ tiếp cận như quét iPhone có thể cải thiện đáng kể khả năng thích ứng của robot với các môi trường khác nhau.
Trên thực tế, việc tạo ra một cơ sở dữ liệu đủ mạnh về các môi trường như thế này cuối cùng sẽ giúp hệ thống thích ứng hơn khi có điều gì đó không thể tránh khỏi xảy ra sai vị trí, chẳng hạn như di chuyển một món đồ nội thất hoặc để đĩa trên quầy bếp.
