Robot nuôi những người không thể tự ăn có ở đây
Một triệu người trên khắp Hoa Kỳ không thể tự kiếm ăn. Cho dù họ đang sống với khuyết tật hoặc những thách thức liên quan đến tuổi tác, họ yêu cầu người chăm sóc xúc thức ăn vào miệng cho các bữa ăn chính và đồ ăn nhẹ. Trong năm qua, các nhà nghiên cứu tại Đại học Washington đã phát triển một cánh tay robot có thể cho phép bất kỳ ai có khả năng mở miệng để tự ăn. Robot có thể được gắn vào một chiếc xe lăn, nơi nó cầm một cái nĩa, chọc vào các miếng thức ăn và đưa những miếng đó vào miệng của ai đó. Đó là một người bạn đồng hành cá nhân cho thực phẩm mà một ngày nào đó có thể thay thế hoàn toàn việc ăn uống hỗ trợ.
Nhưng vũ đạo trong bữa ăn mà hầu hết chúng ta coi là đương nhiên khó tự động hóa hơn bạn tưởng. Để thành thạo việc sử dụng nĩa, các nhà nghiên cứu cần phải giải cấu trúc trải nghiệm ăn uống phức tạp.
[Hình ảnh: Đại học Washington lịch sự]
Kết quả là, robot cho ăn thực sự là sản phẩm của một số nghiên cứu. Đầu tiên và quan trọng nhất, robot phải học cách chọc thức ăn đúng cách. Có lẽ điều đó nghe có vẻ đơn giản, nhưng hãy tưởng tượng sự khác biệt trong cảm giác khi đâm xuyên qua bề mặt của một củ cà rốt giòn, một quả nho mịn nhưng mềm hay một quả chuối mềm. “Mọi người thay đổi cách họ xiên thực phẩm dựa trên hình dạng thực phẩm, độ cứng, dễ ăn, v.v.”, Gilwoo Lee, nghiên cứu sinh tiến sĩ khoa học máy tính của UW, người làm việc trong dự án, cho biết. Vì vậy, con người được đưa vào phòng thí nghiệm và đưa cho một chiếc nĩa chứa đầy cảm biến, cái mà họ dùng để gắp hàng chục loại thực phẩm và nhấc chúng lên để cho nộm ăn. Các nhà nghiên cứu đã ghi lại dữ liệu để hiểu rõ hơn về các chuyển động vi mô khi chơi.
[Hình ảnh: Đại học Washington lịch sự]
Một ví dụ? Nếu bạn đâm một quả chuối từ trên xuống, bạn sẽ xuyên qua được thịt. Nhưng quả chuối trơn sẽ trượt ngay xuống nĩa khi bạn cố nhấc nó ra khỏi đĩa. Lee nói: “Điều này thúc đẩy chúng tôi nghĩ ra một chuyển động xiên góc, giúp tăng đáng kể tỷ lệ thành công cho các mặt hàng mềm.
Thử thách tiếp theo không chỉ là nâng thức ăn đó lên đúng độ cao mà còn phải cố định góc để giữ nguyên trên nĩa cho đến khi nó được đưa vào miệng ai đó, có thể ăn được. Đối với phần nghiên cứu này, phòng thí nghiệm giao nhiệm vụ cho những người có cơ thể khỏe mạnh thực hiện các vết cắn từ tay robot. Những gì họ học được là một số đồ vật, chẳng hạn như củ cà rốt, không chỉ cần xiên đúng góc mà phải xiên đúng chỗ. Bạn không thể nhét một que cà rốt vào miệng nếu nó bị chọc vào giữa. Những món đồ thanh mảnh như thế này cần phải được chọc vào một điểm cuối.
[Hình ảnh: Đại học Washington lịch sự]
Với tất cả dữ liệu ăn uống này trong phần mềm của nó, rô bốt sử dụng nhận dạng đối tượng để phân biệt 12 loại thực phẩm khác nhau – táo, chuối, ớt chuông, bông cải xanh, dưa đỏ, cà rốt, súp lơ, cà chua bi, nho, dưa mật, kiwi, dâu tây – và chọc mỗi người có một chiến lược riêng. Để biết đó là thời điểm thích hợp cho miếng ăn tiếp theo, robot sẽ mở miệng và đưa thức ăn đến đó.
Nhóm nghiên cứu thừa nhận rằng đó là một giải pháp không hoàn hảo vì nó cấm người ăn nói chuyện với ai đó trong bàn khi đang ăn - một lời chào thông thường sẽ được robot hiểu là yêu cầu ăn một miếng. Robot cho ăn lý tưởng sẽ cho phép tương tác xã hội với những người khác trong bàn ăn. Những hạn chế khác bao gồm thực tế là robot không tự cắt thức ăn thành từng miếng - mặc dù Lee chỉ ra rằng có những chiếc thớt dùng một tay, đã được thiết kế cho những người sống sót sau đột quỵ, mà robot có thể sẽ học cách sử dụng trong tương lai. Nhóm cũng đang nghiên cứu để đào tạo rô bốt nhặt nhiều loại thức ăn hơn – và học các kỹ năng mới như xoay mì ống – cùng với việc tạo ra một thuật toán sẽ giúp rô bốt nhặt các loại thực phẩm độc đáo, đưa ra dự đoán tốt nhất để đối phó với những thử thách không lường trước được.
Mặc dù nhóm nghiên cứu chưa có kế hoạch thương mại hóa ngay lập tức, nhưng điều đáng mừng là robot này được chế tạo hoàn toàn từ các thành phần bán sẵn. Cánh tay cốt lõi thực chất là cánh tay robot hỗ trợ Jaco do nhà sản xuất Kinova sản xuất, trong khi camera và cảm biến độ sâu do Intel sản xuất . Điều đó có nghĩa là chúng ta đã có các công nghệ vật lý để cho phép bất kỳ ai cũng có thể tự ăn; bây giờ chúng ta chỉ cần tất cả các UX phức tạp của con người trong việc ăn uống được dịch thành mã.
Nhưng vũ đạo trong bữa ăn mà hầu hết chúng ta coi là đương nhiên khó tự động hóa hơn bạn tưởng. Để thành thạo việc sử dụng nĩa, các nhà nghiên cứu cần phải giải cấu trúc trải nghiệm ăn uống phức tạp.
[Hình ảnh: Đại học Washington lịch sự]
Kết quả là, robot cho ăn thực sự là sản phẩm của một số nghiên cứu. Đầu tiên và quan trọng nhất, robot phải học cách chọc thức ăn đúng cách. Có lẽ điều đó nghe có vẻ đơn giản, nhưng hãy tưởng tượng sự khác biệt trong cảm giác khi đâm xuyên qua bề mặt của một củ cà rốt giòn, một quả nho mịn nhưng mềm hay một quả chuối mềm. “Mọi người thay đổi cách họ xiên thực phẩm dựa trên hình dạng thực phẩm, độ cứng, dễ ăn, v.v.”, Gilwoo Lee, nghiên cứu sinh tiến sĩ khoa học máy tính của UW, người làm việc trong dự án, cho biết. Vì vậy, con người được đưa vào phòng thí nghiệm và đưa cho một chiếc nĩa chứa đầy cảm biến, cái mà họ dùng để gắp hàng chục loại thực phẩm và nhấc chúng lên để cho nộm ăn. Các nhà nghiên cứu đã ghi lại dữ liệu để hiểu rõ hơn về các chuyển động vi mô khi chơi.
[Hình ảnh: Đại học Washington lịch sự]
Một ví dụ? Nếu bạn đâm một quả chuối từ trên xuống, bạn sẽ xuyên qua được thịt. Nhưng quả chuối trơn sẽ trượt ngay xuống nĩa khi bạn cố nhấc nó ra khỏi đĩa. Lee nói: “Điều này thúc đẩy chúng tôi nghĩ ra một chuyển động xiên góc, giúp tăng đáng kể tỷ lệ thành công cho các mặt hàng mềm.
Thử thách tiếp theo không chỉ là nâng thức ăn đó lên đúng độ cao mà còn phải cố định góc để giữ nguyên trên nĩa cho đến khi nó được đưa vào miệng ai đó, có thể ăn được. Đối với phần nghiên cứu này, phòng thí nghiệm giao nhiệm vụ cho những người có cơ thể khỏe mạnh thực hiện các vết cắn từ tay robot. Những gì họ học được là một số đồ vật, chẳng hạn như củ cà rốt, không chỉ cần xiên đúng góc mà phải xiên đúng chỗ. Bạn không thể nhét một que cà rốt vào miệng nếu nó bị chọc vào giữa. Những món đồ thanh mảnh như thế này cần phải được chọc vào một điểm cuối.
[Hình ảnh: Đại học Washington lịch sự]
Với tất cả dữ liệu ăn uống này trong phần mềm của nó, rô bốt sử dụng nhận dạng đối tượng để phân biệt 12 loại thực phẩm khác nhau – táo, chuối, ớt chuông, bông cải xanh, dưa đỏ, cà rốt, súp lơ, cà chua bi, nho, dưa mật, kiwi, dâu tây – và chọc mỗi người có một chiến lược riêng. Để biết đó là thời điểm thích hợp cho miếng ăn tiếp theo, robot sẽ mở miệng và đưa thức ăn đến đó.
Nhóm nghiên cứu thừa nhận rằng đó là một giải pháp không hoàn hảo vì nó cấm người ăn nói chuyện với ai đó trong bàn khi đang ăn - một lời chào thông thường sẽ được robot hiểu là yêu cầu ăn một miếng. Robot cho ăn lý tưởng sẽ cho phép tương tác xã hội với những người khác trong bàn ăn. Những hạn chế khác bao gồm thực tế là robot không tự cắt thức ăn thành từng miếng - mặc dù Lee chỉ ra rằng có những chiếc thớt dùng một tay, đã được thiết kế cho những người sống sót sau đột quỵ, mà robot có thể sẽ học cách sử dụng trong tương lai. Nhóm cũng đang nghiên cứu để đào tạo rô bốt nhặt nhiều loại thức ăn hơn – và học các kỹ năng mới như xoay mì ống – cùng với việc tạo ra một thuật toán sẽ giúp rô bốt nhặt các loại thực phẩm độc đáo, đưa ra dự đoán tốt nhất để đối phó với những thử thách không lường trước được.
Mặc dù nhóm nghiên cứu chưa có kế hoạch thương mại hóa ngay lập tức, nhưng điều đáng mừng là robot này được chế tạo hoàn toàn từ các thành phần bán sẵn. Cánh tay cốt lõi thực chất là cánh tay robot hỗ trợ Jaco do nhà sản xuất Kinova sản xuất, trong khi camera và cảm biến độ sâu do Intel sản xuất . Điều đó có nghĩa là chúng ta đã có các công nghệ vật lý để cho phép bất kỳ ai cũng có thể tự ăn; bây giờ chúng ta chỉ cần tất cả các UX phức tạp của con người trong việc ăn uống được dịch thành mã.
Nhận xét
Đăng nhận xét