Tại New York, nơi gần như mọi thứ đều mất tiền, startup Shift Robotics lại cung cấp dịch vụ dọn nhà giá 0 đồng. Tuy nhiên, chủ nhà cần chấp nhận cho nhân viên dọn dẹp đeo camera trên đầu để ghi hình quá trình rửa bát, lau sàn hay gấp quần áo. Những hình ảnh này sau đó trở thành dữ liệu đào tạo cho phòng thí nghiệm AI và công ty robot.
Video giới thiệu dịch vụ Shift đăng lên mạng xã hội X tháng trước hiện thu hút 8,5 triệu lượt xem. 250 suất đầu tiên được đặt hết gần như ngay lập tức. “Hàng nghìn người cố gắng đặt lịch”, Harry Kilberg, Giám đốc Shift tại Mỹ, nói với Business Insider.
Theo BBC, trong số nhân viên của Shift có những người trẻ tuổi vừa tốt nghiệp đại học và đang tìm việc. Nhu cầu dọn dẹp miễn phí ở New York rất cao và họ phải dọn khoảng 5 căn hộ mỗi ngày, 5 ngày một tuần. Khác biệt duy nhất giữa họ và người dọn dẹp thông thường là có camera gắn trên mũ, kết nối với điện thoại.
Mục tiêu của chương trình là thực hiện những nhiệm vụ đòi hỏi sự khéo léo của đôi tay, qua đó huấn luyện robot sử dụng tay thành thạo. Vì vậy, nhân viên cũng đặc biệt tập trung vào thao tác tay khi dọn dẹp.
Shift là thương hiệu hướng đến người tiêu dùng của Micro AGI, phòng thí nghiệm thành lập tại Munich (Đức) năm ngoái. Micro AGI đang nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) dành cho máy móc, có thể hoạt động trong thế giới thực. Phòng thí nghiệm được thành lập bởi Bercan Kilic và Yoan Iliev, hai cựu kỹ sư khí động học của giải đua xe Công thức 1, và Anton Poletaev, từng là nhà nghiên cứu tại Viện Alan Turing.
Theo Kilberg, Shift hoạt động tại 15 quốc gia với 14.000 người thu thập dữ liệu thực tế. Ông cho biết công ty giúp xử lý một trong những vấn đề lớn với những bên muốn chuyển AI từ chatbot sang robot. Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo dựa vào lượng văn bản và hình ảnh khổng lồ trên Internet, robot không có kho dữ liệu tương tự. Do đó, các công ty trong ngành đang cố gắng xây dựng bằng cách trả tiền cho người lao động để ghi lại công việc mà robot có thể thực hiện trong tương lai.
Kilic giải thích thêm, mô hình AI hiện nay như ChatGPT có thể tạo câu dựa trên văn bản viết sẵn trên mạng, nhưng mỗi căn bếp, phòng khách hay dụng cụ đều khác biệt nhất định. Vì vậy, robot cần được huấn luyện để thích nghi với nhiều loại không gian và vật dụng.
“Trong thế giới thực, mọi vật thể đều khác nhau, ánh sáng cũng thay đổi, không có gì giữ nguyên sau vài giờ. Robot cần học cách phối hợp tay, camera với môi trường xung quanh”, ông nói, thêm rằng khó khăn lớn nhất là đội ngũ nhân viên dọn dẹp cần thu thập hàng tấn dữ liệu. Ông khẳng định mục tiêu của hoạt động là “thúc đẩy sự tiến bộ của nhân loại”.
Theo Tom’s Guide, một căn hộ bừa bộn và nhiều bụi bẩn lại được Shift đánh giá cao. Website công ty ghi “môi trường dọn dẹp khó khăn có thể đặc biệt hữu ích”, nhưng cũng lưu ý, nhân viên “có thể từ chối bất cứ nhiệm vụ nào họ cảm thấy không thoải mái”.
Shift kinh doanh dựa vào bán dữ liệu thu thập từ nhà dân cho các công ty robot và AI, phục vụ mục đích huấn luyện. Để ẩn danh dữ liệu, khuôn mặt và một số nội dung trong video được làm mờ, cũng không có âm thanh được ghi lại. Ngoài ra, công ty cũng sử dụng dữ liệu cho nghiên cứu nội bộ.
New York chỉ là khởi đầu. Shift dự định mở rộng mô hình đến nhiều khu vực và bổ sung các dịch vụ miễn phí hoặc trợ giá ngoài dọn dẹp như nấu ăn, sửa chữa đường ống nước.
Shift chỉ là một trong nhiều cái tên tham gia “thị trường dữ liệu thực tế” đang phát triển mạnh. Mục tiêu của họ là thu hẹp “khoảng cách dữ liệu 100.000 năm” – khái niệm do nhà nghiên cứu Ken Goldberg từ Đại học California Berkeley đặt ra, cho rằng robot tụt hậu rất xa so với chatbot vì thiếu dữ liệu đào tạo từ thế giới vật lý.
Theo The Verge, startup Human Archive tại Thung lũng Silicon dự định hợp tác với các công ty dịch vụ gia đình như Pronto (Ấn Độ) để khuyến khích người lao động dùng mũ camera ghi lại quá trình làm việc. Nhiều công ty từng cung cấp dữ liệu cho sự bùng nổ chatbot như Scale AI, Turing, micro1 cũng đang chuyển sang thị trường này.
Shift cung cấp càng nhiều dịch vụ, dữ liệu thu được càng phong phú và hữu ích. Startup này cũng chú ý đến sự đa dạng về địa lý. Theo Kilberg, họ hoạt động ở cả những nơi mà ít công ty dữ liệu quan tâm như Bulgaria, Georgia, Nam Phi. Ông cho biết, mô hình của Shift đặc biệt được ưa chuộng tại Thổ Nhĩ Kỳ.
Tuy nhiên, dịch vụ mới cũng làm dấy lên nhiều lo ngại về quyền riêng tư. Các chuyên gia cảnh báo người dân nên thận trọng khi cung cấp dữ liệu cá nhân, đặc biệt về nhà riêng, để đổi lấy dịch vụ miễn phí.
“Ban đầu bạn có thể nhận được tiền hoặc dịch vụ, nhưng dữ liệu bị chia sẻ luôn có nguy cơ quay lại gây bất lợi cho chính bạn. Ngay cả khi bạn tin tưởng doanh nghiệp thu thập dữ liệu, vẫn có khả năng họ chia sẻ thông tin đó với chính phủ hoặc công ty khác”, Rory Mir, Giám đốc phụ trách truy cập mở và gắn kết cộng đồng công nghệ tại tổ chức Electronic Frontier Foundation, nói với BBC.
Calli Schroeder, Giám đốc chương trình AI và nhân quyền tại Trung tâm Thông tin Bảo mật Điện tử (EPIC), lưu ý công nghệ đang được phát triển dựa trên dữ liệu thu thập có thể khiến người dọn dẹp mất việc trong tương lai. Schroeder cho rằng lợi ích dọn nhà miễn phí có thể chỉ là một phần nhỏ so với số tiền kiếm được từ việc bán dữ liệu. Bà cảnh báo: “Tôi nghĩ mọi người đang đánh giá quá thấp lượng thông tin nhạy cảm mà các bản ghi hình tại nhà thu được”.
Tối 10/4 theo múi giờ EDT (sáng 11/4 giờ Hà Nội), tàu Orion đưa phi hành đoàn Artemis II đáp xuống Thái Bình Dương, kết thúc chuyến bay lịch sử vòng quanh Mặt Trăng. "Tàu Integrity (tên do phi hành đoàn Artemis II đặt cho tàu Orion) và bốn phi hành gia đã hạ cánh thành công mỹ mãn. Về mọi mặt, đây là nhiệm vụ hoàn hảo như sách giáo khoa", Rob Navias, phát ngôn viên của NASA, nhận xét.
Hành trình trở về thực chất được lập trình sẵn ngay từ đầu, tận dụng trọng lực Mặt Trăng để bẻ cong quỹ đạo của Orion, giúp tàu quay lại Trái Đất mà không cần nhiều hỗ trợ từ động cơ tên lửa. Samantha Kenyon, phó giáo sư kỹ thuật hàng không vũ trụ tại Đại học Bách khoa Virginia, cho biết đó chính là phần "tự do" trong quỹ đạo "trở về tự do" của con tàu.
Theo Kenyon, có hai lựa chọn là khai hỏa động cơ khi Orion bay qua phía xa Mặt Trăng (phía luôn khuất khi nhìn từ Trái Đất), gián đoạn liên lạc vô tuyến với Trái Đất, hoặc khai hỏa sớm hơn nhiều, khi vẫn ở gần hành tinh xanh. Phương án thứ hai mang lại ít rủi ro hơn cho phi hành gia nếu động cơ tên lửa gặp trục trặc.
Ngoài ra, quỹ đạo trở về tự do cũng giúp phi hành đoàn Artemis II phá vỡ kỷ lục của Apollo 13 về khoảng cách xa Trái Đất nhất mà con người từng bay, thiết lập năm 1970. Cụ thể, Artemis II đã bay cách Trái Đất khoảng 406.771 km, xa hơn 6.616 km so với Apollo 13.
Ngày 2/4, Orion khai hỏa động cơ tên lửa gần 6 phút, tiêu thụ khoảng 450 kg nhiên liệu, vừa đủ để rời xa Trái Đất và thiết lập lộ trình bay vòng qua Mặt Trăng rồi trở về theo quỹ đạo trở về tự do. Thao tác này diễn ra suôn sẻ đến mức NASA đã bỏ qua vài lần khai hỏa nhỏ hơn để điều chỉnh đường bay theo kế hoạch.
Các kỹ sư hàng không vũ trụ có thể vạch ra quỹ đạo như vậy bằng cách coi Trái Đất và Mặt Trăng như "giếng trọng lực". Hãy hình dung một bản đồ địa hình, trong đó Trái Đất và Mặt Trăng là hai hố lớn, bao quanh là những ngọn đồi uốn lượn. Quỹ đạo trở về tự do giống như đường lăn của viên bi, đưa Orion di chuyển dọc theo những đường cong xung quanh giếng trọng lực Mặt Trăng, sau đó lại bị kéo tới giếng trọng lực Trái Đất. "Một khi đạt đến độ cao nhất định trên bản đồ địa hình và tiến vào con đường đó, tàu sẽ tiếp tục đi mà không tốn năng lượng", Kenyon giải thích với Scientific American.
Việc sử dụng quỹ đạo trở về tự do được nhiệm vụ Luna 3 của Liên Xô tiên phong ứng dụng, lần đầu tiên đưa tàu không người lái đến chụp ảnh phía xa Mặt Trăng. Tuy nhiên, lần sử dụng nổi tiếng nhất có lẽ thuộc về nhiệm vụ Apollo 13 của Mỹ.
Tháng 4/1970, tàu Apollo 13 chở ba phi hành gia NASA James A. Lovell, John "Jack" Swigert, Fred Haise bay đến Mặt Trăng, dự định đổ bộ khu vực Fra Mauro. Tuy nhiên, tàu gặp sự cố vỡ bình oxy trên đường đi khiến cuộc đổ bộ bị hủy. Phi hành đoàn sau đó quyết định xoay xở tiến vào quỹ đạo trở về tự do nhằm "hồi hương" an toàn.
Theo Jay Warren McMahon, phó giáo sư kỹ thuật hàng không vũ trụ tại Đại học Colorado, Boulder, quỹ đạo hình số 8 đặc trưng này được coi là một lời giải cho bài toán "ba vật thể" - gồm Trái Đất, Mặt Trăng và tàu vũ trụ - trong cơ học quỹ đạo. Lực hấp dẫn của Mặt Trời gây nhiễu loạn nhẹ cho đường bay, do đó cũng được đưa vào các phép tính.
Việc giải bài toán thường đòi hỏi vẽ đồ thị chuyển động của tàu vũ trụ từ vùng ảnh hưởng của trọng lực Trái Đất, nơi lực hút của hành tinh xanh chiếm ưu thế, đến vùng ảnh hưởng trọng lực Mặt Trăng. Trong nhiệm vụ Artemis II, sự chuyển đổi này diễn ra khoảng 0h41 ngày 6/4 (11h41 theo giờ Hà Nội), đánh dấu lần đầu tiên con người bước vào không gian Mặt Trăng kể từ nhiệm vụ Apollo 17 năm 1972.
"Chúng ta bay vượt lên trước Mặt Trăng, sau đó nó đuổi kịp, kéo chúng ta trở lại và quăng vòng quanh. Vì vậy, thực chất chúng ta sẽ quay về nhanh hơn và theo một quỹ đạo khác so với trường hợp không có Mặt Trăng", McMahon giải thích về quỹ đạo trở về tự do đưa tàu vũ trụ bay vòng qua Mặt Trăng, trở lại Trái Đất.
Phương pháp tính toán này cũng là cơ sở cho thao tác "ná cao su trọng lực" mà các tàu liên hành tinh như Voyager của NASA thực hiện nhằm tối ưu hóa thời gian di chuyển trong hệ Mặt Trời. Tất cả đều dựa trên sự truyền động lượng thông qua lực kéo hấp dẫn từ vật thể lớn hơn như Mặt Trăng hoặc hành tinh, lên tàu vũ trụ nhỏ để thay đổi quỹ đạo tàu theo hướng mong muốn.
Tàu Orion rời bệ phóng tối 1/4 (5h35 ngày 2/4 giờ Hà Nội) đưa phi hành đoàn Artemis II bay tới Mặt Trăng, thực hiện nhiệm vụ có người lái đầu tiên của NASA vượt ra ngoài quỹ đạo Trái Đất tầm thấp sau 54 năm. Phi hành đoàn được ví "đại diện cho thế giới", khi lần đầu có phụ nữ, người da màu và thành viên không phải người Mỹ bay tới Mặt Trăng.
Phi hành đoàn Artemis II ước tính đã di chuyển quãng đường 1.117.659 km trong toàn bộ hành trình vòng quanh Trái Đất và Mặt Trăng, tổng thời gian bay ước tính là 9 ngày 1 giờ và 31 phút.
Artemis II được thiết kế như một bước đệm cho chương trình Artemis của NASA, hướng tới thiết lập sự hiện diện lâu dài của con người trên Mặt Trăng. Nhiệm vụ không người lái Artemis I diễn ra hồi tháng 11/2022, sau nhiều đợt hoãn và hủy phóng. Sau thành công của Artemis II, NASA sẽ thử nghiệm tàu Orion và các trạm đổ bộ Mặt Trăng trên quỹ đạo Trái Đất trong nhiệm vụ Artemis III năm 2027. Cơ quan này đặt mục tiêu thực hiện chuyến đổ bộ lên bề mặt vào năm 2028 với nhiệm vụ Artemis IV. Đến thập niên 2030, NASA kỳ vọng bắt đầu phát triển các khu định cư, robot tự hành và trạm đổ bộ chở hàng, hướng đến thiết lập sự hiện diện bền vững trên bề mặt Mặt Trăng.
Mặc dù có nhiều ứng dụng thay thế, Google Maps vẫn được xem là lựa chọn hàng đầu trong lĩnh vực định vị và du lịch nhờ vào hiệu suất vượt trội trong việc tìm kiếm tuyến đường nhanh nhất và cung cấp thông tin giao thông theo thời gian thực. Tuy nhiên, không phải ai cũng nắm rõ các tính năng trên Google Maps và một trong số đó là khả năng chỉ dẫn các tuyến đường thân thiện với môi trường.
Khi người dùng bắt đầu điều hướng trên Google Maps và thấy biểu tượng chiếc lá bên cạnh thời gian và khoảng cách, điều đó có nghĩa người dùng đang đi trên một tuyến đường được tối ưu hóa để giảm thiểu lượng nhiên liệu tiêu thụ. Tính năng này tính toán dựa trên lưu lượng giao thông, độ dốc của các đoạn đường và khả năng duy trì tốc độ ổn định nhằm đảm bảo lái xe sử dụng ít nhiên liệu nhất có thể. Tuy nhiên, cũng lưu ý rằng tính năng này chỉ hoạt động nhằm tối ưu tuyến đường thân thiện môi trường, có thể chậm hơn một chút so với tuyến chính, nhưng không đáng kể.
Nếu không quan tâm đến tính năng thân thiện với môi trường hoặc đơn giản là cảm thấy biểu tượng chiếc lá gây khó chịu, người dùng có thể tắt tính năng này đi bằng vài bước đơn giản trên cả thiết bị Android và iOS.
Đầu tiên, mở ứng dụng Google Maps và truy cập vào hồ sơ của người dùng (trong trường hợp iPhone). Tiếp theo, chọn Cài đặt > Đi theo chỉ dẫn > Lựa chọn cho tuyến đường. Tại đây, người dùng sẽ thấy nút bật/tắt chế độ ưu tiên hiển thị tuyến đường tiết kiệm nhiên liệu.
Ngoài ra, người dùng cũng có thể điều chỉnh chế độ này trong khi đang điều hướng bằng cách nhấn vào biểu tượng bên trái nút Chia sẻ trong thanh tùy chọn phương tiện di chuyển, sau đó bật/tắt nút Ưu tiên tuyến đường tiết kiệm nhiên liệu.
Để tối ưu hóa tính năng này, người dùng cần cấu hình loại động cơ xe của mình trong ứng dụng bằng cách vào trang hồ sơ, chọn Cài đặt > Xe của bạn. Tại đây, hãy chọn loại động cơ phù hợp, bao gồm xăng, dầu diesel, xe lai hoặc điện. Đây là lựa chọn quan trọng để đảm bảo người dùng nhận được tuyến đường thân thiện với môi trường tối ưu nhất.
Với tính năng trên, Google Maps không chỉ giúp người dùng di chuyển hiệu quả mà còn góp phần bảo vệ môi trường và giảm chi phí đi lại hằng ngày.
Số lượng robot năm nay đông gấp nhiều lần so với năm ngoái, khi chỉ có 21 robot tham gia. Chúng cần vượt qua quãng đường dài 21 km bao gồm cả những đoạn dốc và công viên, đồng thời phải đối mặt với địa hình khó hơn được thiết kế nhằm kiểm tra tiến bộ kỹ thuật.
"Chắc chắn sẽ rất thú vị khi chứng kiến sự phát triển về độ bền linh kiện và tuổi thọ pin so với năm ngoái. Các nhà sản xuất robot hình người cần tìm sự cân bằng giữa chất lượng sản phẩm, vốn đang không ngừng phát triển, và áp lực giá cả", Georg Stieler, người đứng đầu bộ phận robot tại công ty tư vấn công nghệ Stieler, cho biết.
Trong khi mọi robot tham gia năm ngoái đều được điều khiển từ xa, lần này gần 40% sẽ tự di chuyển trên đường đua. Điều này thể hiện sự tiến bộ của robot hình người, nhưng cũng có thể làm nổi bật những thách thức mà các công ty Trung Quốc phải đối mặt.
Trong cuộc đua năm ngoái, một số robot gặp sự cố và ngã ngay gần vạch xuất phát. Robot giành chiến thắng là Tiangong Ultra, do Trung tâm Đổi mới Robot Hình người Bắc Kinh hợp tác với công ty UBTech cùng phát triển, về đích trong 2 giờ 40 phút. Thành tích này bỏ xa các đối thủ khác nhưng gấp đôi thời gian của vận động viên con người.
Theo Trung tâm Đổi mới Robot Hình người Bắc Kinh, Tiangong Ultra năm nay sẽ di chuyển "hoàn toàn tự động", chỉ dựa vào cảm biến để tránh chướng ngại vật và mô phỏng sát dáng đi của con người thông qua quá trình huấn luyện mô phỏng dữ liệu quy mô lớn. Trung tâm này cho biết: "Khi robot chạy với tốc độ gần bằng vận động viên chuyên nghiệp, thời gian để nhận thức và đưa ra quyết định cực kỳ ngắn, đặt ra yêu cầu cao với sức mạnh tính toán, thuật toán và tốc độ phản hồi của hệ thống".
Trong quá trình huấn luyện ở Bắc Kinh trước cuộc thi bán marathon, một số mẫu robot bắt chước rất giống cách con người chạy và đạt tốc độ 14 km/h, nhưng số khác di chuyển giật cục, thậm chí ngã hoặc đâm vào lan can.
Theo công ty nghiên cứu thị trường công nghệ Counterpoint Research, Trung Quốc đang giữ vị trí áp đảo về triển khai robot hình người, chiếm hơn 80% trong tổng số 16.000 robot được lắp đặt trên toàn cầu năm 2025. Hai công ty dẫn đầu thị trường nội địa là AgiBot và Unitree, mỗi công ty đã xuất xưởng hơn 5.000 robot hình người năm ngoái, mức cao nhất thế giới. Unitree cũng cam kết tăng năng lực sản xuất mỗi năm lên 75.000 robot.
Các công ty Trung Quốc đang nỗ lực phát triển phần mềm AI nhằm giúp robot hình người đạt hiệu quả làm việc cao hơn trong môi trường thực tế. Họ đầu tư mạnh vào việc thu thập dữ liệu thực quy mô lớn, trang bị cảm biến cho công nhân và triển khai thêm nhiều robot hình người tại các nhà máy.
Năm 2024, UBTech có chưa đến 10 robot hình người trong nhà máy, nhưng năm ngoái, con số này tăng vọt lên hơn 1.000. Năm nay, công ty đặt mục tiêu triển khai 10.000 robot hình người kích thước thật, bao gồm cả những mẫu mới được thiết kế riêng cho nhiều môi trường thương mại khác nhau.
