Physical AI có thể làm gì?

Robot truyền thống thường được lập trình để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Trong khi đó, Physical AI hướng tới khả năng giúp robot:

• Nhận biết môi trường xung quanh.
• Hiểu yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên.
• Phân tích và đưa ra quyết định.
• Thực hiện các thao tác vật lý.
• Thích nghi với những tình huống mới.

Google DeepMind đã giới thiệu Gemini Robotics 2, hướng tới khả năng giúp robot hiểu môi trường, điều khiển toàn thân và phối hợp với các robot khác.

Ứng dụng trong thực tế

Physical AI đang được nghiên cứu và triển khai trong nhiều lĩnh vực:

• Sản xuất: lắp ráp, vận chuyển và kiểm tra sản phẩm.
• Logistics: phân loại và di chuyển hàng hóa.
• Y tế: hỗ trợ chăm sóc và phục hồi chức năng.
• Giao thông: phát triển phương tiện tự hành.
• Gia đình: hỗ trợ các công việc trong nhà.
• Nông nghiệp: giám sát và tự động hóa sản xuất.

Tại nhà máy BMW ở Leipzig, robot hình người AEON đã được thử nghiệm để vận chuyển vật liệu và hỗ trợ một số công việc trong dây chuyền sản xuất. Tại Việt Nam, VinDynamics cũng đã giới thiệu robot hình người Dyno, hướng tới các ứng dụng trong an ninh, giám sát và hỗ trợ tại khu đô thị, khuôn viên và khu phức hợp.

Từ AI trên màn hình đến AI trong thế giới thực

Có thể hình dung quá trình phát triển như sau:

Generative AI
→ Tạo nội dung

AI Agent
→ Thực hiện nhiệm vụ số

Physical AI
→ Cảm nhận và hành động trong thế giới thực

Điểm khác biệt của Physical AI là AI không chỉ đưa ra câu trả lời mà còn có thể tương tác trực tiếp với môi trường thông qua camera, cảm biến, robot và các thiết bị điều khiển.

Cơ hội cho sinh viên Công nghệ Thông tin

Physical AI là lĩnh vực kết hợp nhiều công nghệ:

• Artificial Intelligence.
• Computer Vision.
• Robotics.
• Internet of Things.
• Edge Computing.
• Software Engineering.

Sinh viên CNTT có thể tìm hiểu về lập trình robot, xử lý hình ảnh, xây dựng hệ thống điều khiển, phát triển AI Agent và kết nối AI với các thiết bị trong thực tế.

Đây cũng là cơ hội để sinh viên mở rộng kiến thức từ việc xây dựng chatbot, ứng dụng web sang phát triển những hệ thống có khả năng cảm nhận và hành động.

Những vấn đề cần quan tâm

Bên cạnh tiềm năng, Physical AI cũng đặt ra một số thách thức:

• Đảm bảo an toàn khi robot hoạt động trong môi trường thực.
• Kiểm soát hành động của AI.
• Bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư.
• Đảm bảo độ chính xác khi nhận diện môi trường.
• Xác định trách nhiệm khi hệ thống xảy ra lỗi.
• Chi phí phát triển và triển khai thiết bị.

Kết luận

Physical AI cho thấy AI đang chuyển từ môi trường số sang thế giới thực. Nếu Generative AI tập trung vào khả năng tạo nội dung và AI Agent tập trung vào việc thực hiện nhiệm vụ, thì Physical AI hướng tới khả năng giúp máy móc cảm nhận, suy luận và hành động.

Đối với sinh viên CNTT, tìm hiểu Physical AI giúp mở rộng kiến thức về AI, Robotics, IoT và các hệ thống thông minh. Trong tương lai, câu hỏi không chỉ là AI có thể làm gì trên máy tính, mà còn là AI có thể làm gì trong thế giới thực.