ETH Zurich huấn luyện bàn tay robot 5 ngón tự đi lại bằng đầu ngón tay
Các nhà nghiên cứu tại ETH Zurich đã huấn luyện thành công bàn tay robot 5 ngón với 20 khớp có khả năng tự đi lại bằng đầu ngón tay mà vẫn giữ được kỹ năng thao tác tinh xảo. Nhờ thuật toán học tăng cường trong môi trường mô phỏng NVIDIA Isaac Lab, thiết bị độc lập nặng 818 gram này đã di chuyển thành công qua 14 bề mặt trong nhà và ngoài trời khác nhau. Nghiên cứu này chứng minh rằng các bàn tay robot thương mại có thể học đồng thời hai năng lực—di chuyển và thao tác tinh vi—mà không cần tái thiết kế phần cứng. Điều này mở ra triển vọng cho các bộ phận robot độc lập có thể tự bò vào không gian hẹp, nguy hiểm để vận hành thiết bị hoặc kiểm tra máy móc. Bàn tay độc lập này tích hợp máy tính Raspberry Pi, pin và cảm biến chuyển động, cho phép nó tự đứng dậy trong 21/25 lần thử nghiệm bị lật ngã. Bên cạnh việc đi lại bằng ngón tay, thiết bị đạt độ chính xác 90% khi gõ bàn phím và đạt độ chính xác tới từng milimét khi đẩy các khối trong trò chơi đố Sokoban.
## KIẾN THỨC NỀN
Chuyển đổi từ mô phỏng sang thực tế (sim-to-real) là phương pháp quan trọng trong kỹ thuật robot, nơi các mạng thần kinh AI được huấn luyện trong môi trường mô phỏng vật lý tốc độ cao trước khi cài đặt lên robot thật. Các nền tảng như NVIDIA Isaac Lab tận dụng tăng tốc GPU để mô phỏng động lực học phức tạp, giúp robot làm chủ kỹ năng thăng bằng và di chuyển phức tạp mà không sợ hư hỏng phần cứng trong quá trình thử-sai.