Một hệ thống robot đã được phát triển để có thể giúp những người không thể tự ăn.
 

Ảnh: Thuật toán phát hiện đối tượng, được gọi là RetinaNet, quét đĩa, xác định các loại thực phẩm trên đó và đặt một khung xung quanh mỗi loại thực phẩm.

 
Khoảng 1 triệu người trưởng thành ở Hoa Kỳ cần sự trợ giúp khi ăn, theo dữ liệu điều tra dân số từ năm 2010. Đó là một công việc tốn thời gian và đòi hỏi sự khéo léo, phần lớn được thực hiện vì sự cần thiết hơn là sự lựa chọn.

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Washington đang nghiên cứu một hệ thống robot có thể giúp làm cho việc ăn trở nên dễ dàng hơn. Sau khi xác định các loại thực phẩm khác nhau trên đĩa, robot có thể lập nên bản kế hoạch về cách sử dụng nĩa để nhặt và đưa miếng cắn mong muốn tới miệng của người dùng.

Tác giả Siddhartha Srinivasa, Giáo sư về Khoa học Máy tính & Kỹ thuật Máy tính của UW, Paul G. Allen, nói: "Việc phụ thuộc vào người chăm sóc mỗi ngày sẽ lấy đi ý thức độc lập của một người". "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 là phát triển một hệ thống cho ăn độc lập, được gắn vào xe lăn của mọi người và cho mọi người 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 có thể ăn một miếng thức ăn tùy thuộc vào kích cỡ, hình dạng hoặc tính đồng nhất của nó. Chúng ta bắt đầu như thế nào?" đồng tác giả Tapomayukh Bhattacharjee, một nghiên cứu viên sau tiến sĩ tại Trường Allen cho biết. "Vì vậy, chúng tôi đã thiết lập 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 với khoảng một chục loại thực phẩm khác nhau, từ sự đồng nhất như cà rốt cứng đến chuối mềm. Các đĩa cũng bao gồm các loại thực phẩm như cà chua và nho, có vỏ cứng và bên trong mềm. Sau đó, nhóm đã cho các 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 lượng người sử dụng khi họ nhặt thức ăn.

Các tình nguyện viên đã sử dụng các chiến lược khác nhau để nhặt thức ăn với độ đồng nhất khác nhau. Ví dụ, mọi người xiên các loại thức ăn mềm như chuối ở một góc để giữ cho chúng không bị trượt khỏi nĩa. Đối với các loại thức ăn như cà rốt và nho, các tình nguyện viên có xu hướng sử dụng các chuyển động lắc để tăng lực mỗi lần xiên.

"Mọi người dường như sử dụng các chiến lược 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 nơi chúng tôi đã 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 và chiến lược để cố gắng nhặt tất cả các miếng thức ăn, bất kể tính đồng nhất của chúng. Nó có thể nhặt được thức ăn cứng, nhưng nó phải vật lộn với thức ăn mềm và những loại có da cứng và bên trong mềm. Vì vậy, robot, giống như con người, cần điều chỉnh lượng lực 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 cho chúng ăn không phải là độc lập với nhau. Tình nguyện viên thường định hướng cụ thể một miếng thức ăn trên nĩa để có thể ăn dễ dàng.

"Bạn có thể nhặt một que cà rốt bằng cách xiên nó vào giữa que, nhưng sẽ rất khó để một người ăn", Bhattacharjee nói. "Mặt khác, nếu bạn nhặt nó ở một trong hai đầu và sau đó nghiêng củ cà rốt về phía miệng của ai đó, việc cắn một miếng sẽ dễ dàng hơn".

Để thiết kế một chiến lược xiên và cho ăn thay đổi dựa trên mặt hàng 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, 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 nhặt thức ăn. Ví dụ, SPNet bảo robot xiên một quả dâu tây hoặc một lát chuối ở giữa và cắt 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 ăn, sử dụng SPNet hoặc một chiến lược thống nhất hơn: một cách tiếp cận làm lệch trung tâm của từng mặt hàng thực phẩm bất kể đó là gì.

"Nhiều thách thức kỹ thuật không kén chọn về các giải pháp, nhưng nghiên cứu này có mối liên hệ mật thiết với mọi người", Srinivasa nói. "Nếu chúng ta không tính đến việc một người dễ cắn như thế nào, thì mọi người có thể không sử dụng được hệ thống của chúng ta. Có một vũ trụ các loại thực phẩm ngoài kia, vì vậy thách thức lớn nhất của chúng ta là phát triển các chiến lược có thể đối phó với tất cả các loại thực phẩm này".

Nhóm hiện đang làm việc với Trung tâm Công nghệ của Taskar 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 cho robot của chúng tôi giúp mọi người ăn trưa hoặc ăn tối một mình", Srinivasa nói. "Nhưng vấn đề không phải là thay thế những người chăm sóc: Chúng tôi muốn trao quyền cho họ. Với một robot giúp đỡ, người chăm sóc có thể thiết lập đĩa, và sau đó làm một việc khác trong khi người đó ăn".
 

P.T.T (NASATI), theo https://www.sciencedaily.com/releases/2019/03/190311101221.htm