Инженеры Northwestern создали роботов-трансформеры, способные адаптироваться к повреждениям и менять форму

Một nhóm kỹ sư tại Đại học Northwestern, Mỹ, đang thử nghiệm một hướng đi có thể làm thay đổi cách con người thiết kế robot. Thay vì tạo ra những cỗ máy có hình dạng cố định, nhóm nghiên cứu phát triển hệ thống “legged metamachines” gồm nhiều module độc lập có thể kết nối và tái cấu hình. Điều đáng kinh ngạc là robot vẫn có thể tiếp tục di chuyển ngay cả khi một phần cấu trúc bị hỏng hoặc tách khỏi hệ thống. Thay vì đứng yên chờ sửa chữa, cỗ máy sẽ thích nghi với hình dạng mới và tìm ra phương án vận động khác. Nghiên cứu này cho thấy AI không chỉ có thể giúp robot thực hiện nhiệm vụ, mà còn có thể hỗ trợ chúng đối phó với những tình huống mà con người không dự đoán trước. Khác với robot hình người hay robot bốn chân quen thuộc, robot module của Northwestern được tạo thành từ những khối cầu có khả năng hoạt động tương đối độc lập. Bên trong mỗi module tích hợp động cơ, pin, máy tính và các cơ cấu chuyển động cần thiết. Khi hoạt động riêng lẻ, một module có thể lăn, đổi hướng hoặc thậm chí nhảy. Khi được kết nối với những module khác, chúng tạo thành một hệ thống lớn hơn với hình dạng thay đổi tùy nhiệm vụ. Những khối cầu này có thể đảm nhiệm vai trò tương tự chân, thân hoặc các bộ phận khác, cho phép toàn bộ robot di chuyển trên nhiều dạng địa hình. Cách thiết kế này khiến robot không còn bị ràng buộc vào một hình dáng duy nhất ngay từ thời điểm chế tạo. Điểm gây chú ý nhất trong nghiên cứu là khả năng thích nghi sau khi bị tổn thương. Các nhà nghiên cứu cố tình loại bỏ hoặc làm hỏng một phần cấu trúc trong quá trình thử nghiệm để kiểm tra phản ứng của hệ thống. Thay vì coi sự cố là dấu chấm hết, robot có thể đánh giá cấu hình mới rồi điều chỉnh chuyển động để tiếp tục hoạt động. Trong một số trường hợp, module bị tách khỏi hệ thống vẫn có thể tự di chuyển và tìm cách quay lại với những module còn lại. Đây là khác biệt đáng kể so với nhiều robot hiện nay, vốn phụ thuộc chặt chẽ vào cấu trúc cơ học ban đầu. Khi một động cơ, chân hoặc bộ phận quan trọng gặp sự cố, robot thường mất khả năng hoàn thành nhiệm vụ nếu không có phương án dự phòng được lập trình từ trước. Đằng sau khả năng này là một phương pháp thiết kế dựa trên AI và thuật toán tiến hóa. Thay vì để kỹ sư tự vẽ ra từng cấu hình robot, nhóm nghiên cứu do giáo sư Sam Kriegman dẫn dắt sử dụng máy tính để mô phỏng quá trình chọn lọc tự nhiên. Hệ thống liên tục tạo ra những thiết kế mới, đánh giá khả năng vận động của chúng rồi loại bỏ các phương án kém hiệu quả. Những cấu hình tốt hơn tiếp tục được biến đổi và kết hợp để tạo ra thế hệ tiếp theo. Quá trình lặp lại này giúp AI tìm ra những hình dạng và cách sắp xếp module mà con người có thể khó nghĩ đến nếu chỉ dựa vào kinh nghiệm thiết kế truyền thống. Những thiết kế triển vọng sau đó được đưa ra môi trường thực tế để kiểm chứng. Trong các thử nghiệm, robot phải đối mặt với nhiều loại địa hình khác nhau, từ sỏi, cỏ, cát cho tới bùn, rễ cây và các bề mặt gồ ghề. Hệ thống có thể chạy, xoay, nhảy và tự điều chỉnh khi bị lật mà không cần con người huấn luyện lại sau mỗi lần thay đổi cấu trúc. Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Proceedings of the National Academy of Sciences vào tháng 3/2026. Đáng chú ý, mục tiêu quan trọng của nhóm không phải tạo ra robot có tốc độ vượt trội, mà là chứng minh rằng một hệ thống cơ khí có thể tiếp tục hoạt động khi điều kiện ban đầu không còn tồn tại. Cách tiếp cận này mở ra một quan niệm khác về robot tự thích nghi. Robot truyền thống thường được tối ưu cho một nhiệm vụ, một hình dạng và một môi trường cụ thể. Điều đó giúp chúng hoạt động hiệu quả trong điều kiện lý tưởng nhưng cũng khiến hệ thống dễ bị ảnh hưởng khi một bộ phận gặp sự cố hoặc môi trường thay đổi. Với metamachines, cấu trúc của robot có thể biến đổi, còn AI đóng vai trò tìm kiếm phương án vận động phù hợp với trạng thái mới. Nếu công nghệ tiếp tục được hoàn thiện, robot tương lai có thể không còn là những cỗ máy “đóng khung” ngay từ nhà máy mà trở thành những hệ thống có khả năng tái cấu hình tùy tình huống. Xa hơn, ý tưởng này có thể đặc biệt hữu ích trong những môi trường mà con người khó tiếp cận hoặc việc sửa chữa robot gần như không thể thực hiện ngay lập tức. Một cỗ máy có thể tiếp tục hoạt động sau khi mất một module sẽ có giá trị lớn hơn nhiều so với một robot buộc phải dừng lại chỉ vì một bộ phận gặp trục trặc. Tất nhiên, robot AI biết tự thích nghi vẫn đang ở giai đoạn nghiên cứu và còn khoảng cách đáng kể trước khi được triển khai rộng rãi. Nhưng việc một cỗ máy có thể thay đổi cấu trúc, tự tìm cách vận động và “tiếp tục nhiệm vụ” sau tổn thương cho thấy tương lai robot có thể sẽ không chỉ thông minh hơn, mà còn linh hoạt và bền bỉ hơn rất nhiều.