Google DeepMind vừa công bố Gemini Robotics 2 – một bước tiến đáng chú ý trong lĩnh vực robot nhân tạo, cho phép máy móc “nghĩ” và di chuyển toàn thân chỉ qua một câu lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Gemini Robotics 2 là gì?
Gemini Robotics 2 là nền tảng AI mới nhất của DeepMind, được thiết kế để điều khiển **toàn bộ cơ thể** của robot hình người, từ chân tới tay. Khác với các hệ thống chỉ tập trung vào cánh tay robot, Gemini cho phép robot thực hiện các động tác phức tạp như cúi, bước đi, và thậm chí nhặt vật trong không gian chật hẹp.
Hệ thống tích hợp ba thành phần chính:
- Quan sát: AI thu thập dữ liệu hình ảnh và cảm biến môi trường để hiểu vị trí, hình dạng và độ cao của các vật thể.
- Suy luận: Dựa trên ngôn ngữ mô tả nhiệm vụ, mô hình tạo ra kế hoạch hành động chi tiết.
- Hành động: Robot thực thi chuỗi lệnh, điều chỉnh động tác trong thời gian thực để đạt mục tiêu.
Công nghệ quan sát‑suy luận‑hành động
Khi người dùng đưa ra một yêu cầu như “nhặt chiếc bút trên bàn và bỏ vào ngăn kéo”, Gemini Robotics 2 sẽ ngay lập tức quan sát môi trường qua camera và cảm biến độ sâu, xác định vị trí bút, độ cao bàn và vị trí ngăn kéo. Sau đó, mô hình suy luận ra một chuỗi hành động: di chuyển tới bàn, cúi xuống, nắm bút, đứng lên và đưa vào ngăn kéo. Cuối cùng, robot hành động thực hiện từng bước, tự động điều chỉnh cân bằng và lực nắm để tránh làm rơi vật.
Quy trình này diễn ra trong vòng vài giây, nhờ vào kiến trúc mạng nơ-ron sâu được huấn luyện trên hàng nghìn mẫu mô phỏng và thực tế. Điều đặc biệt là robot không cần lập trình lại mỗi khi nhiệm vụ thay đổi; chỉ cần thay đổi câu lệnh ngôn ngữ, hệ thống sẽ tự tái tạo kế hoạch mới.
Ứng dụng thực tế và những hạn chế hiện tại
Gemini Robotics 2 đã được thử nghiệm trong một số môi trường thực tế, cho thấy tiềm năng lớn trong các công việc thường ngày:
- Thu dọn phòng học: robot di chuyển quanh phòng, cúi xuống nhặt rác và bỏ vào thùng.
- Buộc túi rác: sau khi thu dọn, robot tự động buộc và ném túi rác vào thùng.
- Tháo hoặc bảo bóng đèn: trong không gian chật hẹp, robot có thể tiếp cận và thay thế bóng đèn.
Mặc dù đạt được thành công trong các tác vụ đơn giản, hệ thống vẫn gặp khó khăn với các thao tác yêu cầu phối hợp nhiều ngón tay, như lắp lại bóng đèn dạng LED nhỏ hoặc buộc dây rối. Tỷ lệ thành công trong các nhiệm vụ phức tạp còn thấp, đòi hỏi cải tiến về độ nhạy cảm và khả năng điều chỉnh lực.
Kết luận
Gemini Robotics 2 mở ra một kỷ nguyên mới, nơi robot có thể được điều khiển bằng ngôn ngữ tự nhiên và thực hiện toàn bộ chuyển động cơ thể. Tuy nhiên, để trở thành giải pháp thực tiễn trong môi trường công nghiệp và gia đình, DeepMind vẫn cần cải thiện độ chính xác trong các thao tác tinh vi.
0💡 Khi thử nghiệm robot Gemini, hãy bắt đầu với các nhiệm vụ đơn giản như thu dọn rác để tối ưu hoá quá trình học và giảm thiểu lỗi.
