Công ty Figure.AI đang gia tăng tốc độ chế tao loại robot dạng người ở California

[trungthuc]

Công ty FIGURE tuyên bố, họ có thể cho xuất xưởng một robot dạng người mỗi giờ khi cuộc đua về loại robot này trên toàn cầu đang nóng lên từng ngày.

Cuộc đua chế tạo robot dạng người đang bước vào giai đoạn cho tăng tốc chưa từng có khi các công ty kỹ nghệ không còn chỉ dừng ở những phiên bản nguyên mẫu cho trình diễn trong phòng thí nghiệm, trong show room mà họ bắt đầu chuyển sang chế tạo ra với quy mô lớn. Trong bối cảnh đó, Figure, một trong những công ty startup robot đang được chú ý nhất tại Mỹ, vừa cho công bố bước tiến quan trọng với khả năng sản xuất một robot dạng người mỗi giờ tại nhà máy BotQ ở California.

Thông báo mới này cho thấy tốc độ mở rộng của công ty Figure đang xảy ra nhanh hơn đáng kể so với nhiều sự dự đoán trước đó. Chỉ trong chưa đầy có 4 tháng, công ty đã nâng công suất từ mức một robot mỗi ngày lên một robot mỗi giờ, tương đương mức tăng trưởng cao gấp 24 lần. Đây được xem là cột mốc quan trọng đối với ngành robot dạng người, lĩnh vực vốn gặp rất nhiều khó khăn trong việc chuyển từ nghiên cứu sang sản xuất hàng loạt.

(Minh họa)
Theo Figure, quá trình cho mở rộng được hỗ trợ từ hệ thống phần mềm sản xuất tùy chỉnh để kết nối hơn 150 trạm làm việc trong toàn bộ nhà máy BotQ này. Công ty cho biết đã bàn giao hơn 350 robot, đồng thời giúp cải thiện đáng kể chất lượng sản xuất thông qua quy trình cho đánh giá thật nghiêm ngặt cùng hàng chục điểm kiểm tra trong dây chuyền sản xuất.

Nếu như trước đây robot dạng người thường được đánh giá là các sản phẩm trình diễn kỹ thuật đắt đỏ với độ tin cậy thấp, Figure đang nổ lực thay đổi cách nhìn nhận đó qua mô hình sản xuất kỹ nghệ tương tự như ngành xe điện. Công ty đã cho thiết kế các dây chuyền chuyên biệt cho từng mô-đun quan trọng của robot Figure 03, từ hệ thống pin cho đến bộ truyền động cơ khí (Mechanical transmission).

Một trong những con số đáng chú ý nhất nằm ở tỷ lệ cho hoàn thiện sản phẩm. Figure cho biết tỷ lệ vượt qua kiểm tra cuối dây chuyền ngay trong lần thử đầu tiên đã vượt qua mốc 80%, trong khi dây chuyền sản xuất pin đạt tỷ lệ thành công đến 99,3%. Công ty cũng đã sản xuất hơn 9.,00 bộ truyền động và cho xuất xưởng hơn 500 bộ pin.

Đằng sau những con số này là quy trình kiểm tra chất lượng rất nghiêm ngặt. Mỗi robot Figure 03 phải trải qua hơn 80 bài kiểm tra chức năng trước khi rời khỏi nhà máy, bao gồm các bài tập về trọng tải nặng, chạy bộ và ngồi xổm nhằm phát hiện ra sớm các lỗi trong hệ thống cơ khí và điện tử.

Figure cho rằng, việc gia tăng chế tạo ra số lượng robot ngoài thực tế không chỉ giúp mở rộng giao dịch kinh doanh mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc huấn luyện qua AI. Càng có nhiều robot hoạt động, công ty càng thu thập được số lượng dữ lkiện lớn hơn để giúp cải thiện Helix, nền tảng cốt lõi trí tuệ nhân tạo của Figure.

Trong ngành chế tạo robot hiện đại, số liệu cho vận hành ở thực tế được xem là "nhiên liệu" quan trọng không kém sức mạnh từ phần cứng. Robot càng cho tiếp xúc nhiều môi trường khác nhau, hệ thống AI càng học được nhiều tình huống mới để giúp cải thiện khả năng thích nghi. Đây là lý do khiến cho nhiều công ty chế tạo robot hiện nay đang đẩy mạnh việc triển khai sản phẩm ra thực tế thị trường ngay cả khi kỵ thuật chưa hoàn hảo hoàn toàn.

Không chỉ cho mở rộng sản xuất, Figure cũng vừa nâng cấp đáng kể Helix System 0, hệ thống AI điều khiển robot dạng người của công ty. Điểm thay đổi lớn nhất là robot giờ đây có thể kết hợp cả việc cảm nhận cơ thể lẫn thị giác để ra sức điều khiển các chuyển động cần thiết.

Trước kia, hệ thống chủ yếu dựa vào "proprioception", tức khả năng cảm nhận trạng thái của cơ khớp và vị trí cơ thể. Cách tiếp cận này tuy được áp dụng cho các sự chuyển động căn bản nhưng sẽ gặp khó khăn trong môi trường phức tạp như đi lên xuống cầu thang, qua địa hình gồ ghề hoặc bề mặt di chuyển không ổn định.

Với phiên bản mới, Helix S0 sẽ cho kết hợp thêm dữ lkiện từ camera stereo gắn trên robot. Hình ảnh RGB khi thu thập được sẽ được chuyển đổi thành mô hình không gian 3D, cho phép robot nắm hiểu chính xác địa hình chung quanh thay vì chỉ đưa ra phản ứng dựa trên chuyển động cơ học nội tại.

Nhờ đó, robot Figure hiện có thể leo cầu thang và di chuyển trên nhiều loại địa hình với sự chuyển động ổn định hơn đáng kể, thậm chí duy trì sự cân bằng ngay cả khi điều kiện về ánh sáng bị thay đổi. Theo công ty, các hành vi này được cho huấn luyện qua học tăng cường trong môi trường mô phỏng với nhiều địa hình ngẫu nhiên khác nhau.

(Minh họa)
Điểm đáng chú ý là các kỹ năng học được trong mô phỏng có thể chuyển trực tiếp sang robot thực mà không cần phải cho điều chỉnh bổ sung. Đây vốn là thách thức lớn nhiều năm qua của ngành robot, thường được gọi là "sim-to-real gap", khoảng cách giữa môi trường mô phỏng và thế giới thực tế.

Figure cho biết họ cũng đã thiết kế ra các hệ thống phụ trách đội ngũ robot, dịch vụ bảo trì nội bộ và cập nhật phần mềm qua mạng nhằm hỗ trợ sự vận hành với quy mô lớn. Điều này cho phép công ty theo dõi trạng thái hoạt động liên tục của robot, cho cập nhật phần mềm từ xa và thu thập ý kiến của khách hàng để giúp cải thiện sản phẩm nhanh và tốt hơn.

Việc các công ty như Figure cho tăng tốc khả năng chế tạo vược bực cho thấy robot dạng người đang dần dần rời xa hình ảnh các nguyên mẫu nghiên cứu để trở thành sản phẩm thương mại thực sự. Trong bối cảnh các tập đoàn lớn như Tesla, Boston Dynamics hay nhiều công ty TQ cũng đang đầu tư mạnh mẽ vào lĩnh vực này, cuộc cạnh tranh chế tạo ra loại robot đa năng có thể sẽ trở thành một trong những tiến bộ kỹ thuật quan trọng nhất trong thập niên tới đây.

Nếu tốc độ sản xuất hiện nay tiếp tục được cho duy trì, robot dạng người trong tương lai có thể không chỉ thấy xuất hiện trong các nhà máy mà còn cho đưa vào hoạt động trong các kho hàng, văn phòng, cửa hàng bán lẻ và cả môi trường gia đình. Khi đó, những cỗ máy biết "nhìn", "cảm nhận", "tự học từ thế giới thực tế" và "nhận mệnh lệnh" có thể trở thành phần quen thuộc trong đời sống hàng ngày của con người.

** Tham khảo thêm ở đây:
- https://www.figure.ai/
- https://www.youtube.com/@figureai/videos