Các hệ thống tương tác thông minh đang dần trở thành một phần thiết yếu trong công nghiệp, dịch vụ và y tế. Những đổi mới này không chỉ mang lại bước tiến vượt bậc về năng suất và hiệu quả mà còn mở ra nhiều giải pháp nhằm nâng cao chất lượng cuộc sống và hướng đến phát triển bền vững.

Với mục tiêu tạo không gian đối thoại và kết nối tri thức về các thành tựu khoa học - công nghệ nổi bật, ngày 4/12, Quỹ VinFuture tổ chức tọa đàm với chủ đề “Robot và Tự động hóa thông minh” trong khuôn khổ Tuần lễ Khoa học - Công nghệ VinFuture 2025.

Tại tọa đàm, các diễn giả quốc tế và trong nước đã chia sẻ về những xu hướng mới trong lĩnh vực robot: Từ robot hình người có khả năng tương tác xã hội và ứng dụng đa ngành, đến robot cộng tác phục vụ dịch vụ thông minh và y tế, cũng như các hệ thống robot phục hồi chức năng hỗ trợ sức khỏe con người. Các diễn giả cũng tập trung vào những thách thức lớn liên quan đến an toàn AI và đạo đức, nhằm bảo đảm sự phát triển của công nghệ robot theo hướng an toàn, nhân văn và bền vững.

Vật liệu mềm cho các ứng dụng robot

Chia sẻ về vai trò và tiềm năng, các đặc tính độc đáo và khả năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là robot và điện tử của vật liệu mềm, Giáo sư Kurt Kremer đến từ Viện nghiên cứu Polymer Max Planck (Đức) cho biết, vật liệu mềm, trong đó có polymer được đánh giá cao khi là vật liệu có sẵn, nguồn cung dồi dào, giá thành rẻ, có kết cấu nhẹ, mềm, độ bền cao, dễ điều chỉnh cấu trúc, cho ra nhiều phương án tạo hình, có thể kết hợp với các thành phần cảm biến. Tuy nhiên, để tối ưu hóa việc sử dụng, cần cải tiến vật liệu này nhằm tăng cường độ bền cơ học, khả năng tái chế và phân hủy sinh học.

Về lợi thế, vật liệu mềm có khả năng phản ứng nhanh. Khi kết hợp với gel hoặc các chất bào mòn, vật liệu mềm có thể tạo ra những cấu trúc phức tạp, đáp ứng được các nhiệm vụ cơ học đòi hỏi độ linh hoạt và độ chính xác cao.

Về ứng dụng, trong môi trường điện tử, một số polymer có thể dẫn điện, rẻ hơn silicon, dễ xử lý và không phụ thuộc vào nguồn đất hiếm. Trong thực tế, polymer có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong pin quang điện, trường hữu cơ, màn hình hiển thị. Trong điện toán, việc ứng dụng vật liệu mềm hướng tới các thiết bị mô phỏng não người. Khả năng tạo ra các kết cấu có tính năng đáp ứng kích thích ngoài giống não người.

Giáo sư Kurt Kremer đánh giá, vật liệu mềm có tiềm năng phát triển do đây là vật liệu phổ biến, thông minh, độ nhạy cao; có thể ứng dụng đặc tính điện tử và tích hợp vào các hệ thống điện toán tiên tiến; ứng dụng linh hoạt, chi phí thấp hơn và giảm sự phụ thuộc vào các vật liệu hiếm.

Thách thức trong điều khiển vật liệu mềm

Ở góc nhìn khác, Giáo sư Ho-Young Kim, Giáo sư Kỹ thuật Cơ khí tại Đại học Quốc gia Seoul (Hàn Quốc) đã chia sẻ về những thách thức và giải pháp trong việc điều khiển vật liệu mềm, hướng tới mục tiêu tự động hóa tiên tiến hơn, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp xử lý hàng dệt may.

Theo Giáo sư Ho-Young Kim, robot công nghiệp hiện nay xử lý rất tốt các vật liệu cứng, có hình dạng cố định như các linh kiện ô tô, vì chúng dễ lập trình và cho độ chính xác cao. Ngược lại, việc thao tác với các vật liệu mềm như vải, túi ni lông, quần áo… lại vô cùng thách thức do hình dạng vật liệu liên tục biến đổi, không ổn định, khiến cánh tay robot khó nhận diện và kiểm soát.

Những công việc tưởng chừng đơn giản như nhấc một chiếc áo phông hay gấp quần áo thực chất đòi hỏi sự khéo léo và khả năng nhận thức tinh vi. Chỉ cần lập trình sai, robot có thể làm áo bị nhăn hoặc thao tác sai hoàn toàn. Vì vậy, việc "dạy" robot xử lý các vật liệu mềm được xem là một trong những bài toán khó nhất hiện nay.

Theo Giáo sư Ho-Young Kim, thách thức lớn nhất trong ứng dụng vật liệu mềm là mô hình hóa chính xác sự biến dạng của vật liệu này để robot có thể nhận thức được trạng thái hiện tại của vật liệu. Do đó, cần có thuật toán và cơ chế để robot biết cách thao tác nhằm tránh hoặc đảo ngược sự biến dạng không mong muốn. Bên cạnh đó, cần nhiều cải tiến hơn trong cả phần cứng (bộ phận gắp) và phần mềm (thuật toán điều khiển, học máy) để robot có thể xử lý vật liệu mềm một cách hiệu quả và chính xác.

Đưa ra dự đoán đến 2050 sẽ có khoảng 1 tỷ robot chung sống với loài người, Giáo sư Tan Yap Peng, Hiệu trưởng Trường Đại học VinUni (Việt Nam) cho biết, hiện nay, robot đã được sử dụng trong nhiều ngành nghề. Amazon đã dùng hàng triệu robot để bốc xếp kho hàng. Tuy nhiên, robot mới chỉ được lập trình để giải quyết nhiệm vụ đơn giản (giặt giũ, lau bàn, nâng đồ, gấp quần áo…). Robot còn hạn chế trong việc xử lý nhiều nhiệm vụ, hiểu được các lệnh phức tạp và thực hiện chính xác các lệnh.

Giáo sư Tan Yap Peng nhận định, trong phát triển robot, cần hướng tới mô hình có mục đích lớn hơn, giúp tinh chỉnh hành động của robot, giúp robot hiểu hình ảnh, video hướng dẫn, hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người để ra hành động.

Hiện nay có nhiều mô hình được sử dụng để trang bị, huấn luyện và có khả năng xử lý nhiều tác vụ khác nhau như mô hình ngôn ngữ lớn (Gemini, AI, LLav), mô hình thị giác - ngôn ngữ (Open AI), mô hình thị giác - ngôn ngữ - hành động (VLA, Pi, VLA -2).

Các mô hình VLA là mô hình nền tảng đa phương thức tích hợp thị giác, ngôn ngữ và hành động. Về thị giác, mô hình này giúp robot hiểu thế giới từ hình ảnh hoặc video. Về mặt ngôn ngữ, mô hình này cho phép robot hiểu các chỉ dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Về hành động, mô hình chuyển đổi sự hiểu biết thành các hành động robot vật lý.

Dự báo về tương lai của ngành robot, Giáo sư Tan Yap Peng cho biết, khi được tinh chỉnh và phát triển đầy đủ, robot sẽ chuyển từ "chuyên dụng" sang "đa dụng" với mức độ thông minh cao hơn. Robot sẽ trở nên khéo léo hơn, dễ bảo trì hơn nhờ khả năng tự chẩn đoán và xử lý sự cố, đồng thời có thể chủ động thực hiện các thao tác mà con người mong muốn. Chúng cũng sẽ phối hợp nhịp nhàng hơn với con người trong nhiều tình huống.

Đặc biệt, robot tương lai sẽ sử dụng năng lượng hiệu quả hơn, hoạt động tiết kiệm hơn và đảm bảo an toàn, ổn định khi cùng tồn tại trong môi trường sống của con người.

Giải pháp cho trí tuệ thể chất robot hình người

Chia sẻ về trí tuệ thể chất robot hình người, Tiến sĩ Nguyễn Trung Quân Đại học Nam California (Hoa Kỳ), VinMotion (Việt Nam) cho biết, "AI vật lý" là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) với các hệ thống vật lý như robot để tạo ra các tác nhân có thể tư duy, hành động và tương tác với con người và môi trường thực. Các dự báo cho thấy ngành công nghiệp này có thể đạt giá trị 10.000 tỷ USD trong 10 năm tới. Sự phát triển này cũng đặt ra nhiều thách thức lớn trên thị trường lao động.

Theo Tiến sĩ Nguyễn Trung Quân, để có robot thông minh hoạt động hiệu quả, cần huấn luyện nó trên một lượng lớn dữ liệu thực tế. Tuy nhiên, không thể triển khai robot ra thực tế nếu chúng chưa đủ thông minh và an toàn; do đó, nó là một vòng tương tác cần giải quyết. Việt Nam đang sở hữu nhiều lợi thế trên cả ba phương diện quan trọng của robot hình người gồm phần cứng tốt, phần mềm mạnh và khả năng vận hành an toàn, đáng tin cậy. Việt Nam hội tụ đầy đủ các yếu tố này và có thể phát triển đồng thời, tạo nền tảng để bước vào cuộc cạnh tranh công nghệ ở tầm quốc tế.

Trong phiên thảo luận, trả lời câu hỏi làm thế nào để người dân tin tưởng và chấp nhận robot hơn, làm thế nào có sự chấp nhận từ công chúng, Giáo sư Ho-Young Kim cho rằng, robot có thể tạo ra những mối lo như ảnh hưởng đến việc làm. Riêng robot hình người cũng là chủ đề gây nhiều tranh luận, đòi hỏi phải tìm ra các giải pháp phù hợp và tiếp tục trao đổi sâu hơn. Đối với robot vật lý vận hành trong đời sống thực - như chăm sóc bệnh nhân, người cao tuổi hay hỗ trợ việc nhà - việc thiết kế và sử dụng cần được tính toán cẩn trọng để giảm thiểu rủi ro khi tương tác trực tiếp với con người.

Trong khi đó, Giáo sư Kurt Kremer cho rằng, cần liên tục bổ sung và khắc phục yếu điểm, cần có lớp đệm an toàn cho người dân. Tiến sĩ Nguyễn Trung Quân đề xuất doanh nghiệp phải đưa ra sản phẩm dựa trên 3 bình diện: Vật lý, an ninh dữ liệu và sự chấp nhận của người dùng.