Lập trình từng động tác là không thể
Thử tưởng tượng viết hướng dẫn cho robot rửa một chiếc bát: cầm ở đâu, nghiêng bao nhiêu độ, chà mạnh hay nhẹ, bát sứ khác bát nhựa thế nào. Rồi còn đũa, nồi, chảo, cốc thủy tinh. Mỗi nhà một kiểu bồn rửa, mỗi người một thói quen.
Viết tay hết những quy tắc đó là không thể. Vì vậy các nhóm phát triển robot chuyển sang cách khác: cho robot học bằng cách xem người làm.
Robot học bằng cách bắt chước
Giới nghiên cứu gọi cách này là học bắt chước (imitation learning). Robot được cho xem rất nhiều ví dụ về một việc, rồi tự rút ra quy luật: tay thường tiếp cận đồ vật từ hướng nào, cầm ở vị trí nào, di chuyển theo trình tự nào.
Giống như một người học nấu ăn bằng cách xem video trên mạng, chỉ khác là robot cần số lượng video lớn hơn rất nhiều và đa dạng hơn rất nhiều.
Vì sao video phải quay từ góc nhìn thứ nhất?
Robot làm việc bằng camera gắn trên "đầu" hoặc trên tay của nó. Video quay từ trên đầu người nhìn xuống cho thấy đúng góc mà robot sẽ nhìn khi làm việc: đôi tay, đồ vật, mặt bàn trước mặt.
Vì vậy trong dự án quay video sinh hoạt, điện thoại được đeo nằm ngang trên đầu và hai tay phải luôn nằm trong khung hình. Khuôn mặt người quay không cần thiết và không xuất hiện.
Video cần những gì để robot học được?
- 1. Đôi tay rõ ràng
- -Robot học từ chuyển động tay, nên tay ra khỏi khung hình là đoạn đó vô dụng.
- 2. Đủ sáng, ít rung
- -Video tối hoặc rung mạnh làm mờ chi tiết cầm nắm.
- 3. Làm tự nhiên
- -Robot cần học cách người thật làm việc nhà, không phải cách diễn.
- 4. Đa dạng
- -Nhiều nhà khác nhau, nhiều loại bát đĩa, quần áo, nhiều cách làm. Đây là lý do cần nhiều cộng tác viên ở nhiều nơi.
Từ video của bạn đến robot
Video đi qua 4 bước trước khi trở thành "bài học" cho robot:
- Bước 1: Cộng tác viên quay video việc nhà theo hướng dẫn
- Bước 2: Video được nghiệm thu, loại đoạn thiếu sáng, lọt người khác, lọt thông tin cá nhân
- Bước 3: Video được tách khỏi họ tên, số điện thoại của người quay, rồi gán nhãn từng thao tác như "cầm bát", "rửa", "úp lên giá"
- Bước 4: Dữ liệu đã gán nhãn được dùng để huấn luyện mô hình điều khiển robot
Bạn có thể góp phần
Mỗi giờ video bạn quay khi nấu ăn, rửa bát, gấp quần áo là một phần dữ liệu giúp robot gia đình làm việc tốt hơn trong những ngôi nhà thật. Thù lao là 40.000đ cho mỗi giờ video được nghiệm thu, dây đeo được gửi miễn phí tận nhà.
Xem chi tiết dự án Quay video sinh hoạt: công việc, yêu cầu và thù lao.
Xem dự án Quay video sinh hoạt
