Robot tự động của Amazon đang được thử nghiệm tại một số cơ sở thực hiện của nó. | Nguồn: Amazon
Amazon đã có hơn nửa triệu robot làm việc tại các trung tâm thực hiện của mình mỗi ngày. Các robot này thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, như dự trữ hàng tồn kho, điền đơn đặt hàng và phân loại gói hàng, ở những khu vực có rào cản vật lý và ảo hơn là ngăn chúng tương tác với nhân viên của con người trong trung tâm thực hiện.
Các robot được giữ tránh xa các tầng thực hiện bận rộn, nơi các cộng sự của Amazon liên tục di chuyển các pallet qua một tầng đông đúc với các cột trụ và các chướng ngại vật khác, để đảm bảo công nhân được an toàn và giữ cho các robot di chuyển nhanh chóng.
Tuy nhiên, có những công việc ở tầng trung tâm thực hiện, chẳng hạn như di chuyển 10% mặt hàng được đặt hàng từ Amazon Store quá dài, rộng hoặc khó sử dụng để vừa với vỏ của công ty hoặc trên băng chuyền của nó. Những nhiệm vụ này yêu cầu một robot có thể sử dụng trí thông minh nhân tạo và thị giác máy tính để điều hướng tầng cơ sở hỗn loạn mà không gây nguy hiểm cho bất kỳ công nhân nào.
Robot này cũng cần có khả năng được tích hợp liền mạch vào các trung tâm thực hiện hiện tại của Amazon mà không làm gián đoạn các nhiệm vụ mà các cộng sự của Amazon thực hiện hàng ngày.
“Chúng tôi không phát triển công nghệ vì lợi ích của công nghệ,” Siddhartha Srinivasa, giám đốc Amazon Robotics AI, cho biết. “Chúng tôi muốn phát triển công nghệ với mục tiêu cuối cùng là trao quyền cho các cộng sự của chúng tôi để thực hiện các hoạt động của họ tốt hơn và an toàn hơn. Nếu chúng ta không tích hợp liền mạch end-to-end, thì mọi người sẽ không sử dụng công nghệ của chúng ta ”.
Amazon hiện đang thử nghiệm vài chục robot có thể làm được điều đó tại một số trung tâm thực hiện của mình. Trưởng nhóm nhận thức AI của Amazon Robotics, Ben Kadlec, đang dẫn đầu việc phát triển AI cho các rô bốt này, đã được triển khai để kiểm tra sơ bộ xem rô bốt có vận chuyển tốt các mặt hàng không thể vận chuyển hay không.
Những robot này có khả năng hiểu cấu trúc ba chiều của thế giới và cách các cấu trúc đó phân biệt từng đối tượng trong đó. Sau đó, robot có thể hiểu được đối tượng đó sẽ hoạt động như thế nào dựa trên kiến thức về cấu trúc của nó. Sự hiểu biết này, được gọi là hiểu ngữ nghĩa hoặc hiểu cảnh, cùng với LiDAR và dữ liệu camera, cho phép robot có thể lập bản đồ môi trường của nó trong thời gian thực và đưa ra quyết định nhanh chóng.
Lionel Gueguen, một nhà khoa học ứng dụng máy học AI của Amazon Robotics cho biết: “Khi robot chụp ảnh thế giới, nó sẽ nhận được các giá trị pixel và phép đo độ sâu. “Vì vậy, nó biết ở khoảng cách đó, có những điểm trong không gian – một trở ngại nào đó. Nhưng đó là kiến thức duy nhất mà robot có được mà không có sự hiểu biết về ngữ nghĩa ”.
Hiểu ngữ nghĩa là tất cả về việc dạy rô bốt lấy một điểm trong không gian và quyết định xem điểm đó là người, vỏ máy, cột trụ, xe nâng, rô bốt khác hay bất kỳ vật thể nào khác có thể nằm trong trung tâm hoàn thiện. Sau đó, robot sẽ quyết định xem đối tượng đó đang đứng yên hay đang di chuyển. Tất cả các thông tin này đều được tính đến khi tính toán đường dẫn tốt nhất đến đích của nó.
Nhóm của Amazon hiện đang nghiên cứu các mô hình dự đoán có thể giúp robot dự đoán tốt hơn đường đi của người và các vật thể chuyển động khác mà nó gặp phải. Họ cũng đang nỗ lực để giúp robot cách tương tác tốt nhất với con người.
Srinivasa cho biết: “Nếu rô bốt lẻn đến bạn thật nhanh và nhấn phanh một milimet trước khi chạm vào bạn, điều đó có thể an toàn về mặt chức năng, nhưng không nhất thiết phải là hành vi có thể chấp nhận được. “Và vì vậy, có một câu hỏi thú vị xoay quanh việc làm thế nào để bạn tạo ra hành vi không chỉ an toàn và trôi chảy mà còn có thể chấp nhận được, dễ đọc, có nghĩa là con người có thể hiểu được.”
Các nhà chế tạo robot của Amazon hy vọng rằng nếu họ có thể triển khai quy mô toàn diện các robot tự động này, thì họ có thể áp dụng những gì họ đã học được cho các robot khác thực hiện các nhiệm vụ khác nhau. Công ty đã bắt đầu tung ra các robot tự động trong kho của mình. Đầu năm nay, hãng đã trình làng robot di động tự hành đầu tiên Proteus.