Các chuyên gia tại Đại học Washington đang nghiên cứu một hệ thống robot có thể giúp công việc này trở nên dễ dàng hơn. Sau khi xác định các loại thực phẩm khác nhau trên đĩa, robot có thể tự sử dụng nĩa để lấy và đưa thức ăn vào miệng của một người.

Theo dữ liệu điều tra dân số từ năm 2010, khoảng 1 triệu người trưởng thành ở Hoa Kỳ đang cần người giúp đỡ trong việc ăn uống.

Đây là một công việc tốn thời gian và khá tế nhị, phần nhiều được thực hiện là vì sự cần thiết hơn là sự lựa chọn.

Nhóm nghiên cứu đã công bố kết quả của mình trên một loạt các bài báo: Một bài gần đây đã được xuất bản trên IEEE Robotics and Automation Letters , trong khi một bài khác sẽ được trình bày vào ngày 13 tháng 3 tại Hội nghị Quốc tế ACM / IEEE về Tương tác giữa Người với Robot ở Hàn Quốc.

Tác giả Siddhartha Srinivasa, Giáo sư tại UW’s Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, nói: “Việc phụ thuộc vào người chăm sóc trong mỗi bữa ăn hằng ngày sẽ làm mất đi ý thức độc lập của một người” và rằng “Mục tiêu của chúng tôi với dự án này là giúp mọi người kiểm soát cuộc sống của họ nhiều hơn một chút.”

Ý tưởng của dự án là phát triển một hệ thống hỗ trợ ăn uống tự động, được gắn vào xe lăn và hỗ trợ người dùng ăn bất cứ thứ gì họ muốn.

“Khi chúng tôi bắt đầu dự án, chúng tôi nhận ra: Có rất nhiều cách để mọi người đưa một miếng thức ăn vào miệng, tùy thuộc vào kích cỡ, hình dạng hoặc trạng thái của nó. Chúng ta phải bắt đầu như thế nào đây?” đồng tác giả Tapomayukh Bhattacharjee, một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Trường Allen cho biết. “Vì vậy, chúng tôi đã làm một thí nghiệm để xem cách con người ăn các loại thực phẩm phổ biến như nho và cà rốt.”

Các nhà nghiên cứu đã sắp xếp các đĩa ăn với khoảng một chục loại thực phẩm khác nhau, từ dạng cứng như cà rốt cho đến dạng mềm như chuối. Các đĩa cũng bao gồm các loại thực phẩm khác như cà chua và nho, có vỏ cứng và bên trong mềm. Sau đó, nhóm đã cho mỗi tình nguyện viên một cái nĩa và yêu cầu họ nhặt những miếng thức ăn khác nhau và cho một con ma-nơ-canh ăn. Cái nĩa chứa một cảm biến để đo xem mỗi người sử dụng lực bao nhiêu khi họ lấy thức ăn.

Các tình nguyện viên đã dùng nhiều cách thức khác nhau để lấy các dạng thức ăn khác nhau. Ví dụ, có người xiên loại thức ăn mềm như chuối ở một góc nhất định sao cho chúng không bị trượt khỏi nĩa. Đối với cà rốt và nho, các tình nguyện viên có xu hướng sử dụng các chuyển động lắc lư để tăng lực tác dụng

“Dường như mọi người sử dụng các cách khác nhau không chỉ dựa trên kích thước và hình dạng của thực phẩm mà còn cả độ cứng hay mềm của nó. Nhưng chúng ta có thực sự cần phải làm điều đó không?” Bhattacharjee nói. “Chúng tôi quyết định thực hiện một thí nghiệm với robot, để nó tự xiên thức ăn cho đến khi nĩa đạt đến độ sâu nhất định bên trong, bất kể loại thực phẩm nào.”

Robot đã sử dụng cùng một lực độ và kiểu xiên cho tất cả các miếng thức ăn, bất kể tính chất của chúng. Robot có thể lấy được thức ăn cứng, nhưng nó phải vật lộn với thức ăn mềm hay những loại có vỏ cứng và bên trong mềm. Vì vậy, robot, giống như con người, cần điều chỉnh lực độ và góc mà chúng sử dụng để nhặt các loại thực phẩm khác nhau.

Nhóm nghiên cứu cũng lưu ý rằng các hành vi nhặt một miếng thức ăn và bón cho người khác không hề độc lập với nhau. Tình nguyện viên thường chỉnh hướng cụ thể một miếng thức ăn trên nĩa để có thể ăn dễ dàng hơn.

“Bạn có thể lấy một miếng cà rốt bằng cách xiên vào giữa, nhưng như thế thì khó mà ăn được”, Bhattacharjee nói. “Mặt khác, nếu bạn xiên vào nó ở một trong hai đầu rồi sau đó nghiêng về phía miệng của người khác thì việc ăn sẽ trở nên dễ dàng hơn.”

Để thiết kế một quy trình xiên và bón cho người khác ăn thay đổi dựa trên từng loại thực phẩm, các nhà nghiên cứu đã kết hợp hai thuật toán khác nhau. Đầu tiên họ sử dụng thuật toán phát hiện đối tượng có tên RetinaNet, quét đĩa ăn, xác định các loại thực phẩm trên đó và đặt một khung xung quanh mỗi vật phẩm.

Sau đó, họ đã phát triển SPNet, một thuật toán kiểm tra loại thực phẩm trong một khung cụ thể và cho robot biết cách tốt nhất để lấy chúng. Ví dụ, SPNet bảo robot xiên một quả dâu tây hoặc một lát chuối ở giữa và xiên cà rốt ở một trong hai đầu.

Nhóm nghiên cứu đã cho robot nhặt từng miếng thức ăn và đưa chúng cho các tình nguyện viên sử dụng SPNet hoặc một quy trình thống nhất hơn: tiếp cận bằng cách xiên vào chính giữa miếng thức ăn bất kể đó là gì. Các quy trình khác nhau của SPNet vượt trội hơn hoặc thực hiện giống như cách tiếp cận thống nhất cho tất cả các loại thực phẩm.

“Nhiều thách thức kỹ thuật không hề kén chọn về việc lựa chọn giải pháp, nhưng nghiên cứu này có mối liên hệ mật thiết với tất cả chúng ta,” Srinivasa nói. “Nếu chúng ta không tính đến việc cắn thức ăn dễ dàng như thế nào, thì mọi người có thể không sử dụng được hệ thống này. Có hằng hà các loại thực phẩm ngoài kia, vì vậy thách thức lớn nhất của chúng ta là phát triển các quy trình có thể tương thích với tất cả các loại thực phẩm đó.”

Nhóm hiện đang làm việc với Taskar Center for Accessible Technology để nhận phản hồi từ những người chăm sóc và bệnh nhân trong các cơ sở trợ giúp về cách cải thiện hệ thống để phù hợp với nhu cầu của mọi người.

“Cuối cùng, mục tiêu của chúng tôi là dùng robot giúp mọi người có thể tự mình ăn trưa hoặc ăn tối “, Srinivasa nói. “Nhưng vấn đề không phải là thay thế toàn bộ những người chăm sóc: Chúng tôi muốn trao quyền cho họ. Với một robot giúp đỡ, những người chăm sóc có thể chỉ cần bày đĩa ăn, và sau đó làm những việc khác trong khi người còn lại có thể tự mình dùng bữa.”

Vân Thùy

Theo Science Daily


Ý tưởng về sự hợp tác giữa con người và máy móc không chỉ còn là câu chuyện viễn tưởng, tuy nhiên để đảm bảo sự đồng hành này được an toàn và đem lại những lợi ích quý giá đối với nhân loại, cần một cơ chế kiểm soát với các hành động của AI.  Trong Mô hình AIWS 7 lớp thuộc Sáng kiến Xã hội Trí tuệ nhân tạo (AIWS) phát triển bởi Viện Michael Dukakis, lớp đầu tiên tập trung vào xây dựng một quy chuẩn trách nhiệm để điều hành những công dân AI và đảm bảo rằng AI có thể hòa nhập một cách an toàn vào xã hội.