FluidLab của MIT đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc cách mạng hóa các kỹ năng thao tác với chất lỏng của rô-bốt, mở ra tiềm năng mới cho các nhiệm vụ phức tạp.

Trong khi con người dễ dàng tương tác với các chất lỏng khác nhau trong cuộc sống hàng ngày, rô bốt đã phải đối mặt với những thách thức trong việc đạt được những khả năng tương tự.

Tuy nhiên, FluidLab, một công cụ mô phỏng tiên tiến được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL) của MIT, đã nổi lên như một công cụ thay đổi cuộc chơi, tăng cường khả năng học hỏi của rô-bốt cho các tác vụ thao tác chất lỏng phức tạp như tạo nghệ thuật pha cà phê, làm kem và thậm chí là thao tác. không khí.

(Ảnh: Gerd Altmann từ Pixabay)

Dạy rô-bốt thao tác với chất lỏng

FluidLab cung cấp một môi trường ảo linh hoạt, đưa ra nhiều thách thức xử lý chất lỏng phức tạp liên quan đến chất rắn, chất lỏng và thao tác đồng thời với nhiều chất lỏng.

Công cụ mô phỏng này hỗ trợ mô hình hóa các thuộc tính vật liệu khác nhau, bao gồm chất rắn, chất lỏng và chất khí, bao gồm một loạt các thuộc tính như tính đàn hồi, tính dẻo, độ cứng, hành vi Newton và phi Newton, cũng như mô phỏng khói và không khí.

Cốt lõi của FluidLab nằm ở FluidEngine, một trình mô phỏng vật lý thân thiện với người dùng có khả năng tính toán và mô phỏng các tương tác giữa các vật liệu khác nhau một cách mượt mà. Nó tận dụng sức mạnh tính toán của bộ xử lý đồ họa (GPU) để đảm bảo xử lý nhanh hơn.

Đáng chú ý, động cơ kết hợp một cách tiếp cận “khác biệt”, có nghĩa là nó có thể tích hợp kiến ​​thức vật lý để tạo ra một mô hình thực tế hơn về thế giới vật chất.

Các nhà nghiên cứu đã tiến hành thử nghiệm rộng rãi bằng cách sử dụng FluidLab để tinh chỉnh các thuật toán học tập của rô-bốt và giải quyết các thách thức đặc biệt do các hệ thống chất lỏng gây ra. Bằng cách phát triển các kỹ thuật tối ưu hóa sáng tạo, họ đã chuyển thành công kiến ​​thức thu được từ mô phỏng sang các tình huống trong thế giới thực.

Chuang Gan, nhà nghiên cứu thỉnh giảng tại MIT CSAIL và là nhà khoa học nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo MIT-IBM Watson, đã nhấn mạnh tác động tiềm năng của nghiên cứu này, hình dung ra một tương lai nơi robot gia đình hỗ trợ liền mạch các công việc hàng ngày như pha cà phê, chuẩn bị bữa sáng và nấu ăn bữa tối.

Các nhiệm vụ này liên quan đến nhiều thử thách thao tác chất lỏng khác nhau và các tiêu chuẩn do FluidLab đặt ra là bước quan trọng đầu tiên hướng tới việc cho phép rô-bốt thành thạo các kỹ năng này, cuối cùng mang lại lợi ích cho các hộ gia đình và nơi làm việc.

Đọc thêm: MIT giới thiệu FlexBoard: Breadboard linh hoạt để tạo nguyên mẫu điện tử nhanh

Ngoài động lực học chất lỏng

Trình giả lập FluidLab vượt xa động lực học của chất lỏng bằng cách nắm bắt các tương tác phức tạp giữa chất lỏng và các vật liệu khác nhau. Tính năng này rất cần thiết cho các tác vụ như tạo kem xoáy chính xác, trộn chất rắn với chất lỏng và thao tác với các vật thể trong nước.

Việc tích hợp “Taichi”, một ngôn ngữ dành riêng cho miền được nhúng trong Python, giúp tăng cường hơn nữa các khả năng của FluidLab. Taichi cho phép tính toán độ dốc, theo dõi các thay đổi trong cấu hình của môi trường do hành động của rô-bốt và tương tác vật chất gây ra.

Tính linh hoạt của FluidLab được thể hiện qua mười nhiệm vụ thao tác chất lỏng do các nhà nghiên cứu trình bày. Những nhiệm vụ này bao gồm sử dụng chất lỏng để điều khiển các vật thể khó tiếp cận và điều khiển trực tiếp chất lỏng cho các mục tiêu cụ thể. Ví dụ như tách chất lỏng, dẫn hướng vật thể nổi, vận chuyển vật thể bằng tia nước, trộn chất lỏng, v.v.

Sắp tới, các nhà nghiên cứu đặt mục tiêu phát triển chính sách vòng lặp khép kín trong mô phỏng có thể thực hiện các tác vụ thao tác chất lỏng trong thời gian thực dựa trên các điều kiện hoặc quan sát trực quan về môi trường.

Nghiên cứu đã được trình bày tại Hội nghị Quốc tế về Đại diện của Học tập.

Những bài viết liên quan: Bong bóng không phải kim tiêm: Các nhà khoa học MIT tạo ra các miếng dán siêu âm để truyền thuốc không đau

gạch tên