Skild AI phát triển ‘bộ não đa năng’ cho robot

Robot hình người đảm nhận những nhiệm vụ cơ bản trong nhà máy hay “chó robot” quân sự dùng trong các hoạt động tác chiến đô thị đều cần bộ não. Từ trước đến nay, bộ não nhân tạo được phát triển theo nhu cầu sử dụng chuyên biệt. 

Tuy nhiên, startup robot có trụ sở tại Pittsburgh cho biết công ty tạo ra loại trí thông minh có thể được dùng cho nhiều robot khác nhau để thực hiện các chức năng cơ bản.

Hai giáo sư Abhinav Gupta và Deepak Pathak từng dạy học tại Đại học Carnegie Mellon thành lập Skild AI hồi tháng 5.2023. Công ty tạo ra mô hình nền tảng cho “bộ não đa năng” có thể được dùng cho nhiều loại robot để thực hiện những hoạt động như leo dốc, vượt chướng ngại vật cũng như nhận diện và nhặt đồ.

Ngày 9.10, công ty thông báo đã huy động 300 triệu USD ở mức định giá 1,5 tỉ USD trong vòng gọi vốn Series A do Lightspeed Ventures, Softbank, Coatue và Jeff Bezos – nhà sáng lập Amazon – dẫn dắt với sự tham gia của CRV, Felicis Ventures, Menlo Ventures, Amazon và General Catalyst, cùng những nhà đầu tư khác.

Raviraj Jain, đối tác của Lightspeed cũng dẫn dắt vòng hạt giống của công ty hồi tháng 7.2023, nói với Forbes rằng anh cực kỳ ấn tượng với các mô hình của Skild AI khi lần đầu tiên nhìn thấy chúng được thử nghiệm nén vào tháng 4.2023. 

Robot sử dụng những mô hình này có thể thực hiện các nhiệm vụ trong môi trường chúng chưa từng thấy trước đây cũng như chưa được thiết kế để trình diễn. Jain nói: “Nhiều robot vào thời điểm đó có thể leo cầu thang, và tôi nghĩ thật không thể tin robot có thể thực hiện được hành động phức tạp này.” 

Ấn tượng hơn nữa là robot sử dụng mô hình AI của công ty cũng có khả năng làm được những việc mà chúng chưa được huấn luyện. 

Ngoài những hành động đơn giản như nhặt đồ vật khi bị rơi xuống hoặc xoay đồ vật, robot tích hợp mô hình của Skild AI còn có khả năng thực hiện các nhiệm vụ không biết trước. Đây là xu hướng mới cho các hệ thống nhân tạo tiên tiến như những mô hình ngôn ngữ lớn.

Skild AI huấn luyện mô hình thực hiện được điều này dựa trên cơ sở dữ liệu khổng lồ gồm văn bản, hình ảnh và video. Công ty tuyên bố cơ sở dữ liệu này lớn hơn 1.000 lần so với cơ sở dữ liệu của đối thủ. 

Để tạo ra cơ sở dữ liệu khổng lồ này, những nhà đồng sáng lập kết hợp nhiều kỹ thuật thu thập dữ liệu mà họ đã phát triển và thử nghiệm qua nhiều năm nghiên cứu. Những nhà đồng sáng lập từng làm việc cho bộ phận nghiên cứu AI tại Meta.

Ngoài ra, công ty còn thuê người vận hành robot từ xa để thu thập dữ liệu về những hành động đó. Công ty để robot thử thực hiện những nhiệm vụ không được lập trình sẵn, ghi nhận kết quả và học cách khắc phục lỗi sai. Mô hình AI cũng được huấn luyện dựa trên hàng triệu video.

Khi còn là nghiên cứu sinh tiến sĩ tại UC Berkeley, Pathak đã phát triển cách kích thích “sự tò mò” của robot thông qua cách khen thưởng hệ thống. Cách này khuyến khích AI vượt qua nhiều tình huống thử thách để thu thập thêm dữ liệu.

Anh cho biết nghiên cứu này được đăng trên tạp chí hồi năm 2017 và trích dẫn hơn 4.000 lần. Pathak cũng nghĩ ra cách để robot sử dụng thông tin bằng văn bản từ các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT (ví dụ như cách mở lon sữa) và chuyển thông tin đó thành hành động.

Pathak cho biết: “Năm 2022, chúng tôi đã tìm ra cách kết hợp những thứ này lại với nhau thành hệ thống hoạt động trơn tru, theo hướng học từ video, sự tò mò, dữ liệu thực tế và kết hợp với kiến ​​thức từ mô phỏng.”

Skild AI đang cạnh tranh với nhiều công ty chế tạo robot mới nổi nhờ nguồn vốn đầu tư mạo hiểm hàng tỉ đô la Mỹ trong bối cảnh bùng nổ AI. Công ty đang dẫn đầu ngành OpenAI gần đây xây dựng đội ngũ phát triển mô hình cho các công ty chế tạo robot. 

Ngoài ra, còn có những công ty sản xuất robot hình người như Figure AI do tỉ phú Brett Adcock điều hành và Covariant, công ty con của OpenAI đang xây dựng ChatGPT cho robot. Covariant huy động hơn 200 triệu USD để thực hiện điều đó.

Đồng sáng lập Gupta cho biết điểm khác biệt của Skild AI là khả năng truy cập nguồn dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, anh không tiết lộ chính xác bao nhiêu dữ liệu công ty dùng để huấn luyện mô hình. 

Ken Goldberg, giáo sư về robot và tự động hóa tại UC Berkeley, đồng ý rằng dữ liệu là chìa khóa để mở rộng quy mô robot, nhưng chúng yêu cầu một loại dữ liệu cụ thể không có sẵn trên Internet. Ngoài ra, việc sử dụng dữ liệu được thu thập từ mô phỏng không phải lúc nào cũng áp dụng được trong thực tế.

Goldberg cho biết thêm đây không phải là một nhiệm vụ đơn giản đối với robot, nhưng Skild AI huấn luyện mô hình làm được điều này bằng cách kết hợp tất cả kỹ thuật thu thập dữ liệu với nhiều thông tin rút ra từ mô phỏng.

Pathak và Gupta muốn phát triển mô hình có thể tinh chỉnh để dùng cho nhiều sản phẩm khác nhau. Gupta nói: “Đây chính xác là cách chúng tôi hướng tới nhằm tạo ra bước phát triển đột phá trong ngành công nghiệp robot.” 

Stephanie Zhan, đối tác ở Sequoia Capital và nhà đầu tư hiện tại của Skild AI, cho biết: “Robot tích hợp mô hình máy học thế hệ thứ 3 sắp được ra mắt.”

Biên dịch: Gia Nhi

———————-

Xem thêm:

Built Robotics ra mắt robot đóng cọc tự động
Startup Starship mở rộng quy mô của robot giao hàng tự động