Robot hình người đấu bóng bàn: Đua tốc độ suy nghĩ và hành động
Bóng bàn đang trở thành một trong những phép thử khắc nghiệt nhất đối với trí tuệ hiện thân của robot hình người.
Tại World Humanoid Robot Games (WHRG) lần thứ hai ở Bắc Kinh, những cỗ máy không chỉ phải đánh trả bóng mà còn phải tự quan sát, dự đoán, ra quyết định và phối hợp toàn thân trong khoảng thời gian chỉ vài phần mười giây. Đằng sau mỗi cú trả bóng là công nghệ có thể được ứng dụng vào nhà máy, kho hàng và nhiều công việc đời thường.
0,3 giây để robot hình người “nhìn, nghĩ và đánh”
Hình ảnh một robot hình người di chuyển nhanh trên sân, vung vợt, trả bóng có kiểm soát rồi lập tức điều chỉnh vị trí chân cho pha bóng tiếp theo từng chỉ xuất hiện trong khoa học viễn tưởng. Giờ đây, kịch bản đó đã trở thành hiện thực tại WHRG.
Bóng bàn lần đầu được đưa vào chương trình thi đấu chính thức của giải năm nay và nhanh chóng trở thành một trong những nội dung khó nhất. Trong trận chung kết diễn ra hôm 25/8, đội PKU-BAAI của Đại học Bắc Kinh và Học viện Trí tuệ nhân tạo Bắc Kinh đánh bại đội SMASH của Đại học Hồng Kông với tỉ số 2-0 để giành chức vô địch. Đội liên quân Đại học Giao thông Thượng Hải và Shanghai Innovation Institute đứng thứ ba.
Có 12 đội đến từ Trung Quốc và nước ngoài tham gia nội dung này. Điểm đặc biệt là đây không phải màn trình diễn được lập trình sẵn. Robot phải tự vận hành trong suốt trận đấu, sử dụng trí tuệ nhân tạo để quan sát đường bóng, dự đoán tình huống, lựa chọn phương án đánh và điều khiển cơ thể.
Theo Tang Minqin, một thành viên ban tổ chức nội dung bóng bàn, robot đôi khi chỉ có khoảng 0,3 giây để hoàn tất toàn bộ chuỗi gồm nhận biết, dự đoán, ra quyết định và thực hiện cú đánh.
Khoảng thời gian đó cho thấy mức độ khó của bài toán. Một quả bóng bàn có thể thay đổi hướng rất nhanh sau khi chạm bàn hoặc vợt. Robot phải xác định vị trí của bóng trong không gian ba chiều, ước tính quỹ đạo, đồng thời tính toán cách di chuyển chân, thân, cánh tay và góc vợt để đưa bóng trở lại.
Quan trọng hơn, cả 12 đội sử dụng cùng một nền tảng robot hình người kích thước đầy đủ. Điều này khiến phần cứng không còn là yếu tố quyết định chính. Sự khác biệt nằm ở thuật toán, mô hình AI và cách các đội thiết kế hệ thống điều khiển.
Ping Luo, trưởng nhóm SMASH, cho biết mục tiêu của nhóm ngay từ đầu không đơn thuần là dạy robot đánh trả bóng mà là khiến nó chơi giống con người hơn. Dự án bắt đầu từ cuối năm 2025, trước cả khi nhóm biết bóng bàn sẽ trở thành nội dung thi đấu tại WHRG.
Robot ban đầu được thiết kế để sử dụng camera gắn trực tiếp trên cơ thể, thay vì phụ thuộc vào một hệ thống camera bên ngoài sân. Nhờ đó, robot có thể sử dụng “thị giác” của chính mình để đánh giá đường đi của bóng và lựa chọn cách phản ứng.
Trong quá trình thi đấu, nhóm SMASH còn kết nối robot với hệ thống motion capture để thu thập thông tin chính xác hơn về vị trí ba chiều và độ xoáy của bóng. Dữ liệu này giúp các nhà nghiên cứu tiếp tục cải thiện chiến lược đánh.
Một trong những điểm đáng chú ý nhất là mô hình tạo hành động được huấn luyện bằng dữ liệu chuyển động của người chơi bóng bàn. Luo cho rằng robot có chiều cao tương đương người trưởng thành nên dữ liệu chuyển động của con người có thể được chuyển sang robot tự nhiên hơn nhiều so với những nền tảng nhỏ.
Đây là cách các nhà phát triển đang cố gắng thu hẹp khoảng cách giữa “robot có thể thực hiện động tác” và “robot có thể thực hiện động tác một cách giống con người”.
Từ cú đánh bóng đến nhà máy thông minh
Bóng bàn không chỉ kiểm tra khả năng cầm vợt của robot mà còn buộc nó phải giải quyết đồng thời nhiều bài toán về trí tuệ hiện thân.
Một thành viên đội Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc cho biết kỹ năng bóng bàn của robot được cải thiện thông qua quá trình mô phỏng quy mô lớn. Nhóm đưa vào mô phỏng những yếu tố có thể xuất hiện trong thế giới thực như ma sát và sai số cảm nhận, qua đó giúp robot thích nghi tốt hơn với các nhiễu động và hoạt động ổn định hơn khi thi đấu.
Đặc biệt, giao bóng và trả giao bóng đòi hỏi những chiến lược khác nhau. Giao bóng có thể dựa nhiều hơn vào quỹ đạo được tính toán trước và điều chỉnh tham số. Trong khi đó, trả bóng đòi hỏi robot phải liên tục nhận biết tình huống, ra quyết định và điều khiển chuyển động theo diễn biến thực tế. Đó chính là điểm khiến bóng bàn trở thành một bài kiểm tra đáng giá đối với AI.
Luo dẫn lời các vận động viên bóng bàn chuyên nghiệp nhận xét rằng môn thể thao này về bản chất là “trò chơi của bộ não và những ngón tay”. Ở cấp độ cao, người chơi phải liên tục điều chỉnh rất nhỏ góc vợt bằng bàn tay, đồng thời đọc ý đồ và dự đoán hành động của đối thủ.
Với robot, việc tái tạo một phần chuỗi phản ứng này đã là thách thức lớn. Những quả bóng rơi sát lưới đặc biệt khó xử lí. Robot có giới hạn về chiều cao, sải tay và khả năng giữ thăng bằng. Nếu vươn quá xa để cứu bóng, nó có thể va vào bàn hoặc tự làm mất trọng tâm.
Nhưng chính những hạn chế đó lại khiến bóng bàn trở thành một “phòng thí nghiệm” lí tưởng. Luo cho rằng chiếc bàn thực chất có thể được xem như một bề mặt làm việc. Nếu robot có thể thực hiện những thao tác phức tạp trong môi trường nhanh và khó đoán như bóng bàn, năng lực tương tự có thể được ứng dụng vào phân loại, lau dọn, xử lí vật liệu công nghiệp hoặc những công việc đòi hỏi thao tác chính xác trên các bề mặt thông thường.
Liu Shaoshan, Giám đốc điều hành Trung tâm Trí tuệ hiện thân thuộc Viện Trí tuệ nhân tạo và Robot vì xã hội Thâm Quyến, nhận định tennis và bóng bàn đặc biệt đáng chú ý bởi chúng buộc robot phải quan sát đối thủ và vật thể theo thời gian thực, dự đoán trạng thái tương lai, đưa ra quyết định rồi phối hợp toàn bộ cơ thể để phản ứng.
Theo ông, điều đó cho thấy robot đang chuyển từ bài toán điều khiển chuyển động sang bài toán trí tuệ ở mức cao hơn. Ba xu hướng nổi bật là phần cứng robot tiến bộ nhanh, khả năng tự chủ ngày càng cao và sự chuyển dịch từ thực hiện một nhiệm vụ đơn lẻ sang liên tục ra quyết định trong môi trường phức tạp.