Tay vợt 4 chân đầu tiên trong làng cầu lông thế giới: đánh rất uyển chuyển, nhưng mắt hơi kém và phản xạ hơi chậm

Nhiều mẫu robot hiện đại đã khiến nhiều người kinh ngạc bởi khả năng di chuyển linh hoạt như con người và khả năng giữ thăng bằng tuyệt vời. Tuy nhiên, chúng vẫn còn hạn chế, chưa liên kết được khả năng chuyển động của mình với dữ liệu từ các cảm biến khác (nếu có); có thể ví von hành động này tương đương với các phản xạ tự nhiên ở con người như bắt bóng hay né đòn trong tích tắc.

Vì vậy, một nhóm các nhà khoa học tại ETH Zürich đã bắt tay vào giải quyết vấn đề này. Họ phát triển một con robot có tên là ANYmal, trông như một chú hươu cao cổ thu nhỏ và chơi cầu lông bằng cách giữ vợt trong miệng.

Được phát triển trên nền tảng bốn chân tiêu chuẩn công nghiệp, ANYmal nặng 50 kg, rộng 0,5 mét và dài chưa đầy 1 mét. Phía trên là cánh tay chuyển động linh hoạt có khả năng vung vợt chính xác, trong khi camera lập thể giúp theo dõi quả cầu.

ANYmal được huấn luyện để chơi cầu lông - Ảnh: Yuntao Ma/ETH Zurich.

Song song với phần cứng, nhóm còn xây dựng “bộ não” cho robot. Thông thường, robot hiện đại sử dụng tối ưu hóa điều khiển dựa trên mô hình, một phương pháp phức tạp và tốn thời gian, yêu cầu mô hình toán học chính xác về cơ chế và môi trường hoạt động. Tuy nhiên, “giáo trình” dạy robot nay đã khác.

“Nhưng trong những năm gần đây, các thuật toán học tăng cường (reinforcement learning) ngày càng phổ biến”, Yuntao Ma, người dẫn đầu nhóm phát triển một robot chơi cầu lông điều khiển bằng AI, chia sẻ với phóng viên của ArsTechnica. “Thay vì xây dựng mô hình, chúng tôi huấn luyện robot trong một thế giới mô phỏng để nó tự học cách di chuyển.”

Trong trường hợp của ANYmal, “thế giới mô phỏng” là một sân cầu lông, nơi bản sao kỹ thuật số của robot rượt đuổi quả cầu bằng vợt. Quá trình huấn luyện chia thành các đơn vị lặp lại, mỗi đơn vị yêu cầu robot dự đoán quỹ đạo quả cầu và đánh trúng nó sáu lần liên tiếp. Trong quá trình đó, robot cũng học cách nhận biết giới hạn thể chất và điều chỉnh hành vi để tránh “quá sức”.

Mục tiêu của việc huấn luyện thuật toán điều khiển là phát triển kỹ năng thị giác - vận động (visuo-motor) tương tự vận động viên cầu lông người. Robot cần di chuyển khắp sân, dự đoán vị trí quả cầu và dùng toàn bộ cơ thể, tất cả các cài đặt sẵn có, … để đưa ra cú đánh hiệu quả. Vì thế, việc cân bằng giữa cảm nhận và vận động trở thành yếu tố then chốt.

Khi hoàn tất huấn luyện, robot đã biết tự định vị trên sân, biết sau mỗi cú đánh thành công cần lùi về giữa và sát vạch cuối sân, một chiến lược tương tự vận động viên con người. Thậm chí, nó còn học cách đứng bằng hai chân sau để quan sát quả cầu tốt hơn.

ANYmal cũng học cách tránh ngã và xác định mức độ rủi ro hợp lý. Nó không cố thực hiện những pha không tưởng dễ dẫn đến hỏng hóc, một điều mà thậm chí nhiều người chơi cầu lông chưa làm được. Tuy nhiên, ANYmal vẫn chưa đủ khả năng đối đầu với con người.

Trình độ hiện tại của ANYmal

Vấn đề đầu tiên là thời gian phản xạ. Một người bình thường phản ứng với kích thích hình ảnh trong khoảng 0,2-0,25 giây. Vận động viên chuyên nghiệp có thể rút ngắn xuống 0,12-0,15 giây. Trong khi đó, ANYmal cần tới khoảng 0,35 giây sau khi đối thủ đánh cầu để nhận biết quỹ đạo và hành động.

Theo chuyên gia Ma, ANYmal có thị lực kém bởi lẽ nó định vị quả cầu bằng camera stereo, và mỗi khung hình đều có thể gây sai lệch vị trí. Camera cũng có góc nhìn hạn chế, khiến robot chỉ thấy quả cầu trong một thời gian ngắn trước khi buộc phải ra quyết định. “Tổng thể, robot phù hợp hơn với những trận giao hữu – nếu đối thủ bắt đầu vụt cầu mạnh, tỷ lệ thành công giảm rõ rệt”, Ma thừa nhận.

Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu đã có ý tưởng cải tiến. Thời gian phản ứng có thể được rút ngắn nếu robot học cách dự đoán quỹ đạo từ chuyển động cơ thể đối thủ, thay vì đợi thấy quả cầu – kỹ thuật phổ biến ở các vận động viên cầu lông và tennis chuyên nghiệp. Để cải thiện nhận thức, nhóm muốn trang bị phần cứng tiên tiến hơn như camera có cảm biến thị giác ghi lại chuyển động với độ trễ siêu thấp tính bằng micro giây. Ngoài ra, còn có kế hoạch nâng cấp động cơ để tăng tốc và độ linh hoạt.