Mê cung được các nhà tâm lý học ứng dụng phổ biến để đánh giá năng lực học hỏi của mèo hay chuột và giờ đây đã được ứng dụng với robot. Liệu robot có thể định hướng thành công khi gặp những khúc đường quanh co như mê cung?
Học máy và mạng nơ-ron đã trở thành xu hướng thịnh hành trong những năm gần đây, được ứng dụng thành công trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh, chẩn đoán y tế, thương mại điện tử và trong nhiều lĩnh vực khác. Đặc biệt, các nhà khoa học đã ứng dụng nghiên cứu thành công trên robot.
Robot có thể đưa ra quyết định dựa trên chính ‘bộ não’ mà con người sử dụng để suy nghĩ và hành động. Nghiên cứu của Đại học Công nghệ Eindhoven đăng trên Tạp chí Science Advances đã mở đường cho những ứng dụng mới trong phẫu thuật cấy ghép thần kinh và còn nhiều lĩnh vực khác nữa.
Bộ xử lý bắt chước bộ não người của robot
Tiết kiệm điện năng là một trong những lý do chính khiến các nhà nghiên cứu đang cố gắng tìm ra giải pháp và bộ não con người chính là nguồn cảm hứng cho một cỗ máy có khả năng tư duy, tiêu thụ điện năng thấp, kết hợp giữa trí nhớ và xử lý.
Các tế bào thần kinh trong não bộ giao tiếp với nhau thông qua khớp nối thần kinh, các khớp nối thần kinh được tăng cường tính dẻo dai mỗi khi có thông tin truyền qua và điều này đảm bảo cho con người khả năng ghi nhớ, học hỏi.
Imke Krauhausen, tiến sĩ Khoa Cơ khí tại TU/e và là tác giả chính của bài báo cho biết: “Chúng tôi áp dụng mô hình khớp nối thần kinh để phát triển một robot biết cách di chuyển thành công qua mê cung.
Tương tự như khớp nối thần kinh trong não chuột được tăng cường mỗi khi chúng rẽ đúng đường trong mê cung, thiết bị được 'điều chỉnh' bằng cách sử dụng một lượng điện nhất định. Bằng cách điều chỉnh điện trở trong thiết bị, điện áp điều khiển động cơ được thay đổi. Họ lần lượt xác định xem robot sẽ rẽ phải hay trái”.
‘Bộ não’ của Robot hoạt động như thế nào?
Tiến sĩ Krauhausen và các đồng nghiệp của bà đặt tên cho robot trong nghiên cứu của mình là Mindstorms EV3, do Lego sản xuất. Robot được trang bị hai bánh xe, phần mềm hướng dẫn truyền thống để đảm bảo nó có thể đi theo một đường thẳng, cùng một số cảm biến phản xạ và cảm ứng. Robot được đưa vào một mê cung rộng 2m2 tạo thành từ các hình lục giác xếp thành hàng giống như tổ ong.
Robot được lập trình để rẽ phải theo mặc định. Mỗi khi nó đến ngõ cụt hay rẽ vào con đường không được chỉ định đến lối ra (bằng các tín hiệu trực quan), nó sẽ quay lại hoặc rẽ trái. Sự điều chỉnh này được ghi nhớ trong bộ não mô phỏng cho những nỗ lực tiếp theo.
Tiến sĩ Krauhausen cho biết: “Robot của chúng tôi phải mất 16 lần chạy để tìm thấy lối ra thành công. Quan trọng hơn, một khi nó đã học cách điều hướng một tuyến đường cụ thể (đường dẫn mục tiêu 1), nó có thể điều hướng bất kỳ con đường nào khác mà nó đã nhận biết (đường dẫn mục tiêu 2). Vì vậy, kiến thức mà nó thu được có thể khái quát hóa.
Một phần thành công trong khả năng học hỏi và thoát khỏi mê cung của robot nằm ở sự tích hợp độc đáo giữa các cảm biến và động cơ. Sự tích hợp khu thần kinh vận động cảm giác, trong đó cảm giác và chuyển động củng cố lẫn nhau và vận hành một cách tự nhiên, do vậy đây là những gì chúng tôi cố gắng mô phỏng cho robot của mình”.
‘Não bộ’ của robot được thiết kế bằng vật liệu polyme thông minh
Hơn nữa, ‘não bộ’ của robot được sử dụng vật liệu hữu cơ polyme thông minh, được gọi là p(g2T-TT). Vật liệu polyme không chỉ đảm bảo tính ổn định mà còn có thể giúp ‘não bộ’ nhớ được phần lớn các trạng thái cụ thể đã được điều chỉnh qua các lần robot chạy trong mê cung. Điều này đảm bảo các hành vi mà robot học được giống như não người ghi nhớ các sự kiện hoặc hành động qua các tế bào thần kinh và khớp nối thần kinh.
Việc sử dụng polyme thay vì silicon trong điện toán mô phỏng não người đã được nghiên cứu tiên phong bởi tiến sĩ Paschalis Gkoupidenis thuộc Viện Max Planck về Nghiên cứu Polyme ở Mainz và Yoeri van de Burgt của TU/e, cả hai đều là đồng tác giả của bài viết này.
Trong nghiên cứu của mình từ năm 2015 đến năm 2017, cả hai đã chứng minh được rằng vật liệu polyme có thể được điều chỉnh trong phạm vi dẫn truyền lớn hơn nhiều so với vật liệu vô cơ và nó có thể 'ghi nhớ' hoặc lưu trữ các trạng thái đã học được trong thời gian dài. Kể từ đó, các thiết bị hữu cơ đã trở thành một chủ đề nóng trong lĩnh vực mạng nơ-ron nhân tạo dựa trên phần cứng.
Robot có thể chơi bóng đá và dẫn đến ‘đại chiến robot’ ?
Vật liệu polyme còn có nhiều ưu điểm trong cả ứng dụng sinh học và y học. Tiến sĩ Krauhausen cho biết: "Với bản chất hữu cơ, các thiết bị thông minh này về nguyên tắc có thể được tích hợp với các tế bào thần kinh thực. Giả sử ai đó bị mất cánh tay trong một chấn thương, sau đó có thể sử dụng các thiết bị này để liên kết cơ thể mình với một bàn tay sinh học".
Một ứng dụng đầy hứa hẹn khác của điện toán mô phỏng não người nằm trong các thiết bị điện toán biên nhỏ, nơi dữ liệu từ các cảm biến được xử lý cục bộ bên ngoài đám mây. Tiến sĩ Van de Burgt cho biết: "Các thiết bị của chúng tôi sẽ phát triển nhanh chóng trong tương lai, vật liệu của chúng tôi rất hữu ích vì chúng dễ điều chỉnh, sử dụng ít điện năng và giá thành rẻ".
Vậy, liệu một ngày nào đó robot với bộ não sinh học có thể chơi bóng đá?
"Về nguyên tắc, điều đó chắc chắn là có thể. Nhưng còn một chặng đường dài phía trước. Robot của chúng tôi vẫn dựa một phần vào phần mềm truyền thống để di chuyển. Và để robot với bộ não sinh học thực thi các nhiệm vụ thực sự phức tạp, chúng ta cần xây dựng các mạng thần kinh nhân tạo trong đó nhiều thiết bị hoạt động cùng nhau trong một mạng lưới. Đó là điều mà tôi sẽ nghiên cứu trong giai đoạn tiếp theo của đề án nghiên cứu tiến sĩ của mình", bà Krauhausen cho biết.
Bài viết của Đại học Công nghệ Eindhoven
Theo ScienceDaily
May May biên dịch
