Tích hợp AI cùng đôi tay máy linh hoạt, robot này có thể sớm gấp quần áo thay cho con người

Gấp quần áo không phải là thú tiêu khiển được yêu thích, đó có lẽ là lý do mà nhiều nhà khoa học đang tìm mọi cách để tạo ra những cỗ máy gấp đồ tự động. Và các nhà nghiên cứu tại AutoLab thuộc Đại học California ở Berkeley đã phát triển một robot sử dụng phương pháp mới để gấp quần áo với tốc độ kỷ lục (tất nhiên là trong thế giới robot) được gọi là SpeedFolding.

Sử dụng thị giác máy, một mạng nơ-ron gọi là Mạng thao tác kép (BiMaMa-Net) cùng một cặp cánh tay robot công nghiệp, SpeedFolding có thể gấp 30–40 quần áo được sắp xếp ngẫu nhiên mỗi giờ. Trung bình, nó thường hoàn thành việc gấp mỗi chiếc trong vòng hai phút.

Mặc dù quãng thời gian đó nghe có vẻ không ấn tượng lắm so với con người, nhưng các phương pháp gấp quần áo bằng robot trước đây chỉ đạt từ 3 tới 6 FPH (folds per hour hay lượt gấp mỗi giờ). Nên nhớ rằng đây là các mẫu quần áo được xếp ngẫu nhiên, thậm chí được vo lại thành cục, chứ không phải những chiếc áo thun nằm thẳng góc sẵn trên bàn.

Bên cạnh thành tựu về tốc độ, phương pháp mà các nhà nghiên cứu đã mô tả để giải quyết vấn đề gấp quần áo cũng khá thú vị về mặt kỹ thuật. "Gấp hàng may mặc một cách đáng tin cậy và hiệu quả là một thách thức lâu dài trong lĩnh vực thao tác robot", họ viết. Nguyên nhân do "động lực học phức tạp" và "không gian rộng về cấu hình chiều cao của hàng may mặc".

Nói cách khác, quần áo dễ bị nhăn và các vết nhăn có thể ở khắp nơi. Do đó, họ đã đưa ra gái gọi là “thao tác kép”, sử dụng hai cánh tay máy để làm phẳng một chiếc quần áo nhàu nhĩ trước, sau đó gấp nó lại theo các đường gấp tiêu chuẩn do các nhà nghiên cứu đưa ra.

Theo các tác giả, các phương pháp gấp quần áo bằng robot trước đây "chủ yếu tập trung vào thao tác một tay", điều này có thể giải thích cho sự gia tăng tốc độ đáng kể của SpeedFolding.

Mạng nơ-ron BiMaMa-Net đã học được khả năng gấp quần áo sau khi nghiên cứu 4.300 ví dụ gấp đồ do con người và máy móc hỗ trợ, đồng thời các robot thử nghiệm có thể gấp quần áo từ một vị trí cầm ban đầu ngẫu nhiên trong vòng dưới 120 giây với tỷ lệ thành công là 93%.

Ngoài ra, SpeedFolding có thể khái quát hóa (áp dụng những gì nó đã học) cho quần áo có chất liệu, hình dạng hoặc màu sắc khác với quần áo mà nó được huấn luyện. Về cơ bản, hệ thống sẽ cần kiểm tra trạng thái ban đầu của quần áo (sử dụng camera trên đầu) và tính toán vị trí lấy nó bằng hai cánh tay để đưa quần áo đến bước mong muốn tiếp theo trong quy trình gấp.

Về bản thân phần cứng của robot, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một robot công nghiệp YuMi của hãng ABB với đầu ngón tay kẹp được tích hợp những chiếc “răng nhỏ” in 3D để cải thiện khả năng cầm nắm của nó. Một robot dạng này có giá khoảng 58.000 USD, vì vậy ước mơ sử dụng SpeedFolding ở nhà hiện không nằm trong tầm tay của một hộ gia đình có mức thu nhập thông thường.

Nhưng tương lai, kỹ thuật này có thể được học bởi các robot gia dụng. Hiện tại, các tác giả của nghiên cứu đề cập đến "sản xuất dệt may và hậu cần, giặt là công nghiệp và gia dụng, chăm sóc sức khỏe và khách sạn" là những ứng dụng tiềm năng cho công nghệ này. Đối với những người không thích gấp và phân loại quần áo, có khả năng nhu cầu của họ trong tương lai sẽ sớm được giải quyết, nhưng hiện tại đôi tay vẫn là phương tiện tốt nhất để xử lý công việc này.

Tham khảo Arstechnica, Github