Tương lai của những con robot bay

Tại phòng thí nghiệm ở trường đại học Pennsylvania, Vijay Kumar và nhóm của mình đã tạo ra những robot bay tự động lấy cảm hứng từ loài ong mật. Bước đột phá mới đây nhất của họ là "Nông nghiệp chính xác", trong đó một nhóm các robot sẽ lập bản đồ, tái hiện và phân tích từng cây trồng và quả trong vườn để cung cấp thông tin thiết yếu cho nông dân nhằm cải thiện sản lượng và giúp quản lý nguồn nước hợp lý hơn.

Trong phòng thí nghiệm, chúng tôi chế tạo
những robot bay tự động

như thiết bị bay mà bạn thấy ở đây.

Không như những máy bay không người lái
thương mại bạn có thể mua hiện nay,

robot này không trang bị GPS.

Vì không có GPS,

rất khó để những robot như thế này
xác định được vị trí của chúng.

Robot này sử dụng các bộ cảm biến tích hợp,
máy quay và thiết bị quét laser,

để quét môi trường xung quanh.

Nó phát hiện ra những đặc điểm
của môi trường,

và xác định vị trí tương đối của nó so với
những đặc điểm đó,

bằng phương pháp đối chiếu tam giác.

Và sau đó nó có thể tập hợp
những đặc điểm đó lên trên bản đồ,

như cái các bạn thấy phía sau tôi.

Bản đồ này cho phép robot
biết được vị trí các chướng ngại vật

và di chuyển mà không va vào chúng.

Điều tiếp theo tôi muốn chỉ cho các bạn

là một loạt các thí nghiệm mà chúng tôi
đã thực hiện trong phòng thí nghiệm,

nơi mà robot này có khả năng
xa hơn thế nữa,

Ở đây các bạn sẽ thấy, góc trên bên phải
là những gì robot thấy qua camera.

Và trên màn hình chính --

hiển nhiên đây là hình ảnh
được tua nhanh 4 lần --

trên màn hình chính các bạn sẽ thấy
tấm bản đồ mà nó đang tạo ra.

Đây là một bản đồ có độ phân giải cao
của dãy hành lang quanh phòng thí nghiệm của chúng tôi.

Và sau đó quý vị sẽ thấy nó đi vào trong phòng thí nghiệm,

nơi rất dễ nhận biết bởi
sự lộn xộn các bạn đang thấy.

(Cười)

Nhưng ý chính mà tôi muốn nói với các bạn

đó là những robot này có khả năng vẽ
những tấm bản đồ có độ phân giải cao

với độ chính xác đến 5cm,

điều đó cho phép ai đó ở ngoài phòng,
hoặc bên ngoài tòa nhà

có thể biết được tường tận mọi thứ
mà không cần vào bên trong,

và cố sức suy đoán
điều gì xảy ra bên trong tòa nhà.

Hiện nay có một vấn đề
với loại robot như thế này.

Vấn đề đầu tiên là nó tương đối lớn.

Vì lớn, nên nó nặng.

Và những robot thế này
tiêu thụ khoảng 100 watt mỗi pound.

Và điều đó rút ngắn tuổi thọ
hoạt động của chúng.

Vấn đề thứ hai

là những robot này mang theo
những cảm biến rất đắt tiền --

bộ quét laser, camera
và các bộ vi xử lý.

Điều này làm tăng giá thành của robot.

Vì thế chúng tôi tự hỏi:

sản phẩm nào chúng ta có thể mua
trong một cửa hàng điện tử

không mắc tiền lại nhẹ mà
có trang bị cảm biến và chức năng tính toán?

Và chúng tôi phát minh ra điện thoại bay.

(Cười)

Robot này sử dụng một smartphone
Samsung Galaxy mà ai cũng có thể mua ở cửa hàng,

và tất cả những thứ bạn cần chỉ là một app
mà bạn có thể tải về từ app store.

Và bạn thấy đấy, robot này
đang đọc chữ "TED",

nhìn vào góc của chữ "T" và "E"

và sau đó dùng phép đối chiếu tam giác,
bay một cách tự động.

Cần điều khiển ở ngay kia để bảo đảm
nếu robot trở nên bất thường.

Giuseppe có thể tiêu diệt nó.

(Cười)

Bên cạnh việc chế tạo
những con robot nhỏ này,

chúng tôi còn thực hiện thí nghiệm với các
động tác có phần dữ dội, như các bạn thấy đây.

Con robot này đang di chuyển với tốc độ
2-3 mét/giây,

chao liệng và quay tròn liên tục
khi nó thay đổi hướng.

Điểm mấu chốt ở đây là chúng ta có thể có
những con robot chạy nhanh hơn

và di chuyển trong những môi trường
lộn xộn.

Trong video tiếp theo này,

như bạn thấy con chim này, một con
đại bàng, phối hợp duyên dáng đôi cánh,

mắt và chân để tóm lấy con mồi
ra khỏi mặt nước,

robot của chúng tôi cũng có thể đi câu.

(Cười)

Trong trường hợp này, đây là một miếng sandwich Philly
mà nó tóm lấy bất ngờ từ trên không.

(Cười)

Thế nên bạn có thể thấy con robot này
đang di chuyển với tốc độ khoảng 3 mét/giây,

nhanh hơn tốc độ đi bộ, nó phối hợp tay,
móng vuốt,

và khả năng bay của nó trong thời gian
tính bằng giây để thực hiện được động tác này.

Trong một thí nghiệm khác,

tôi muốn cho các bạn thấy làm thế nào để
robot điều chỉnh cách bay

để kiểm soát gói hàng
treo bên dưới,

khi chiều dài của nó
lớn hơn độ rộng của cửa sổ.

Để thực hiện được việc này,

nó thật sự phải lao xuống,
điều chỉnh độ cao,

và đưa gói hàng qua.

Nhưng tất nhiên chúng tôi muốn làm
chúng nhỏ hơn nữa,

và chúng tôi đã lấy cảm hứng
từ loài ong mật.

Nếu các bạn quan sát loài ong mật,
và đây là một đoạn phim quay chậm

chúng rất nhỏ,
lực quán tính rất nhỏ --

(Cười)

đến mức chúng chẳng cần bận tâm --
chúng bay vụt ra khỏi tay tôi, ví dụ vậy.

Đây là một con robot nhỏ bắt chước
hành vi của loài ong mật.

Và càng nhỏ thì càng tốt,

vì kích thước nhỏ mang đến cho bạn
lực quán tính nhỏ hơn.

Cùng với lực quán tính nhỏ hơn --

(Robot kêu vo vo, khán giả cười)

cùng với lực quán tính nhỏ hơn,
các bạn có thể tăng sức bền khi va chạm.

Điều đó khiến bạn trở cứng cáp hơn.

Dựa trên những con ong mật này,
chúng tôi tạo ra những con robot nhỏ.

Và đây là một con đặc biệt
chỉ nặng 25 gram.

Nó chỉ tiêu thụ 6 watt năng lượng.

Và nó có thể di chuyển
với tốc độ lên tới 6 mét/giây.

Vậy nếu như căn tỉ lệ tốc độ
với kích thước của chúng,

nó giống như một chiếc Boeing 787 với
vận tốc gấp 10 lần vận tốc âm thanh.

(Cười)

Tôi muốn cho các bạn xem một ví dụ.

Đây có lẽ là va chạm trên không có chủ đích đầu tiên, với tốc độ bằng 1/20 tốc độ thường

Chúng đang bay với tốc độ tương đối
là 2 mét/giây

và điều này minh họa cho
một nguyên tắc cơ bản.

Chiếc lồng nặng 2 gram bằng sợi carbon
giúp các cánh quạt không mắc vào nhau,

nhưng quan trọng là cú va chạm được nhận biết và robot phản ứng lại sự va chạm ấy.

Thế nên nhỏ cũng đồng nghĩa với an toàn.

Trong phòng thí nghiệm,
khi chúng tôi phát triển loại robot này,

chúng tôi bắt đầu với những con robot lớn,

và sau đó giảm kích thước xuống thành
những con robot nhỏ này.

Và nếu các bạn vẽ một biểu đồ về số lượng
băng cá nhân chúng tôi đã đặt mua

thì nó sẽ giảm xuống thế này.

Bởi vì những con robot này rất an toàn.

Kích thước nhỏ có một số bất lợi,

và tạo hóa đã tìm ra một số cách để
bù đắp cho những bất lợi ấy.

Ý tưởng cơ bản là chúng tập hợp lại thành
những nhóm lớn, hay bầy đàn.

Tương tự như vậy, trong phòng thí nghiệm, chúng tôi cố gắng tạo ra những bầy robot nhân tạo.

Và điều này khá cam go

bởi vì lúc này bạn phải nghĩ đến
mạng lưới các robot.

Và bên trong mỗi con robot,

bạn phải nghĩ về sự tương tác
của cảm biến, thông tin, khả năng tính toán --

và hệ thống này trở nên khá khó
để kiểm soát và quản lý.

Thế nên, từ tự nhiên, chúng tôi
học được 3 nguyên tắc tổ chức

cần thiết để cho phép chúng tôi
phát triển thuật toán của mình.

Ý tưởng đầu tiên là các robot cần phải
biết được những robot lân cận chúng.

Chúng cần phải có khả năng cảm nhận
và thông tin với các robot lân cận.

Video này minh họa ý tưởng cơ bản này.

Chúng tôi có 4 robot --

một trong số chúng bị kiểm soát bởi
một người điều khiển.

Thế nhưng bởi vì các robot
tương tác với nhau,

chúng cảm nhận được nhau,

nên chúng di chuyển theo.

Và ở đây, có một người có khả năng dẫn dắt
mạng lưới các robot đi theo.

Một lần nữa, không phải bởi vì tất cả
robot biết nơi chúng cần đi.

Nhưng là bởi vì chúng phản ứng lại vị trí
của những robot lân cận.

(Cười)

Thí nghiệm tiếp theo mô phỏng
nguyên tắc tổ chức thứ hai.

Và nguyên tắc này vận hành theo
nguyên tắc nặc danh.

Ý tưởng chính ở đây là

những con robot không biết được danh tính
của những con lân cận chúng.

Chúng được yêu cầu thiết lập một
vòng tròn,

và bất kể bạn muốn có bao nhiêu con robot
cho việc thiết lập này,

hay có bao nhiêu con robot bạn lấy ra,

mỗi robot chỉ đơn thuần phản ứng lại với
những con lân cận.

Nó biết rằng nó cần phải thiết lập
một vòng tròn,

và cộng tác với những con robot kế cận nó

để tạo hình mà không cần đến
sự điều phối trung tâm.

Giờ đây nếu các bạn kết hợp
những ý tưởng đó lại,

ý tưởng thứ ba là chúng tôi đưa
cho những con robot này

những mô tả hình học của hình dạng
mà chúng cần thực hiện.

Và những hình dạng này có thể
thay đổi theo thời gian,

và các bạn sẽ thấy những con robot này
bắt đầu từ việc tạo thành một vòng tròn,

rồi sau đó đổi thành hình tam giác,
kéo dài thành một đường thẳng,

và trở lại hình ê-líp.

Và chúng làm điều này với cùng
một kiểu phối hợp tính theo giây

mà các bạn nhìn thấy ở những bầy đàn
trong tự nhiên.

Tại sao phải nghiên cứu
những bầy đàn?

Để tôi kể cho các bạn nghe hai ứng dụng
mà chúng tôi đang rất quan tâm.

Đầu tiên là thứ liên quan đến nông nghiệp,

có thể là một vấn đề lớn nhất mà
chúng ta đang đối mặt khắp thế giới.

Như các bạn cũng biết,

trên trái đất, cứ 7 người thì có 1 người
bị suy dinh dưỡng.

Hầu hết đất đai mà chúng ta có thể
trồng trọt đều đã được sử dụng.

Và độ hiệu quả của hầu hết các hệ thống
trên thế giới đang được cải thiện,

thế nhưng hiệu suất sản lượng thật sự
lại đi xuống.

Và hầu hết là bởi việc thiếu nước,
bệnh cây trồng, biến đổi khí hậu

và một vài nguyên nhân khác.

Vậy các robot có thể làm được gì?

À, chúng ta ứng dụng một phương pháp có
tên là Nông nghiệp Chính xác
trong cộng đồng.

Ý tưởng cơ bản là chúng ta cho các robot
bay qua các vườn cây,

và sau đó xây dựng những mô hình chính xác
của từng cây một.

Giống như một loại thuốc được cá nhân hóa,

khi các bạn có thể tưởng tượng ra việc
chữa cho từng bệnh nhân một,

thì điều chúng tôi muốn làm là tạo ra
mô hình của từng cây một,

và sau đó cho người nông dân biết
nhu cầu của từng cây --

có thể là nước, phân bón,
hay thuốc trừ sâu.

Ở đây, các bạn sẽ thấy những con robot
đang di chuyển qua một vườn táo

và trong 1 phút bạn sẽ thấy
2 người bạn của nó

cũng đang làm điều tương tự ở phía tay trái.

Điều chúng đang làm là xây dựng
bản đồ của mảnh vườn.

Và bên trong bản đồ đó là bản đồ của
từng cây trong vườn.

(Tiếng robot kêu)

Hãy xem thử những bản đồ ấy
trông như thế nào.

Ở video tiếp theo, các bạn sẽ thấy
các camera đang được robot sử dụng.

Bên phía góc trái bên trên là
một camera màu chuẩn.

Góc trái, ở giữa là một camera hồng ngoại.

Và góc trái dưới cùng là một camera nhiệt.

Và trên màn hình chính,
các bạn đang thấy một cấu trúc 3D tái lập

mỗi cây trong vườn khi các cảm biến
bay ngang qua các cây.

Khi được trang bị những thông tin thế này,
chúng ta có thể làm được nhiều thứ.

Đầu tiên và có thể là thứ quan trọng nhất
chúng ta có thể làm, rất đơn giản là

đếm số lượng quả trên mỗi cây.

Bằng cách này, chúng ta có thể cho người
nông dân biết số lượng trái trên từng cây,

và cho phép họ ước tính
sản lượng của vườn,

tối ưu mạch sản xuất.

Điều thứ hai chúng ta có thể làm

là lấy mô hình của cây trồng,
thiết lập hình ảnh 3D,

từ đó ước tính kích thước vòm lá,

và độ tương quan giữa kích thước vòm lá
với diện tích lá của mỗi cây,

Cái này được gọi là chỉ số diện tích lá.

Nếu các bạn biết chỉ số diện tích lá,

về cơ bản bạn có thể tính được khả năng
quang hợp của mỗi cây,

từ đó bạn biết được sức khỏe của cây.

Bằng việc kết hợp thông tin hình ảnh
và hồng ngoại,

chúng ta cũng có thể tính được
các chỉ số như NDVI.

Và trong trường hợp cụ thể này,
bạn có thể thấy được rằng

có một số cây trồng hiện không phát triển tốt
như các cây khác.

Điều này có thể dễ dàng nhận ra từ
các hình ảnh,

không chỉ là hình ảnh trực quan,
nhưng còn là kết hợp

của cả hình ảnh trực quan và
hình ảnh hồng ngoại.

Và cuối cùng,

có một thứ chúng tôi đang quan tâm là
việc phát hiện ra bệnh vàng lá giai đoạn đầu --

và đây là một cây cam --

có thể nhận biết bởi độ vàng của lá.

Tuy nhiên, các robot bay phía trên có thể
dễ dàng phát hiện ra chúng một cách tự động

và báo cho người nông dân rằng
họ đang gặp vấn đề

ở khu vực này trong vườn cây.

Những hệ thống như thế này rất có ích,

và chúng tôi đang hướng đến mục tiêu
có thể tăng năng suất khoảng 10%

và, quan trọng hơn, là giảm
các chỉ số đầu vào, như lượng nước

xuống 25% bằng cách sử dụng
những đám robot bay.

Cuối cùng, tôi muốn các bạn hoan nghênh
những người đã thật sự tạo ra tương lai,

Yash Mulgaonkar, Sikang Liu
và Giuseppe Loianno,

những người phụ trách cho
ba màn minh họa mà các bạn đã xem.

Cảm ơn.

(Vỗ tay)