Nhà nghiên cứu MIT Phát triển Microrobot Trên Không Nhanh và Linh hoạt Như Côn Trùng

Các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã công bố vào ngày 3 tháng 12 năm 2025, việc phát triển các microrobot trên không có tốc độ và khả năng nhào lộn sánh ngang với côn trùng, tiêu biểu là ong vò vẽ. Bước tiến này thay đổi mô hình thiết kế robot quy mô vi mô, vốn trước đây bị giới hạn bởi các đường bay chậm và dễ dự đoán.

Nhóm nghiên cứu của Giáo sư Kevin Chen tại MIT đã dành hơn năm năm phát triển thiết kế robot mô phỏng sinh học này, sử dụng đôi cánh đập được điều khiển bởi cơ nhân tạo để tạo lực đẩy. Sự đổi mới cốt lõi là một khuôn khổ lấy cảm hứng từ sinh học, tích hợp bộ điều khiển dựa trên Trí tuệ Nhân tạo (AI), cho phép robot tí hon này thực hiện các thao tác năng động và nhào lộn phức tạp, bao gồm cả việc thực hiện các cú lật người liên tục. Việc triển khai hệ thống điều khiển tiên tiến này đã mang lại những cải thiện đáng kể về hiệu suất so với các minh chứng trước đó: tốc độ bay của robot đã tăng khoảng 447 phần trăm, trong khi gia tốc tăng khoảng 250 phần trăm.

Để định lượng sự linh hoạt, thiết bị có kích thước bằng hộp đựng băng cassette nhỏ, nặng chưa đến một chiếc kẹp giấy, đã hoàn thành thành công 10 cú lộn nhào liên tiếp chỉ trong 11 giây, duy trì quỹ đạo dự định ngay cả khi chịu tác động của nhiễu động gió bên ngoài. Hiệu suất này bao gồm cả việc thực hiện chuyển động saccade—một hành động tăng tốc và phanh đột ngột mà côn trùng sử dụng để dừng lại bất ngờ—đạt được bất chấp khối lượng quán tính thấp của robot.

Cơ chế điều khiển AI sử dụng hệ thống hai phần: Bộ điều khiển Dự báo Mô hình (MPC) chuyên gia để lập kế hoạch các thao tác mạnh mẽ trong khi vẫn tôn trọng các ràng buộc vật lý, và một chính sách học sâu được huấn luyện thông qua học tập bắt chước để thực hiện các kế hoạch này theo thời gian thực. Jonathan P. How, đồng tác giả cấp cao từ Khoa Hàng không và Thiên văn học, nhấn mạnh sự cần thiết của hệ thống điều khiển chuyến bay mạnh mẽ do sai sót nhỏ có thể dẫn đến va chạm trong các thao tác lặp lại. Quá trình học bắt chước này nén bộ điều khiển mạnh mẽ thành mô hình AI hiệu quả về mặt tính toán, cho phép robot thực hiện các thao tác nhào lộn phức tạp.

Những hàm ý của sự gia tăng tính linh hoạt này là sâu sắc, đặc biệt đối với các hoạt động cần thời gian gấp rút. Sự phát triển này đưa robot học trên không tiến gần hơn đáng kể đến việc triển khai thực tế trong các môi trường phức tạp, chật hẹp, chẳng hạn như các nhiệm vụ tìm kiếm và cứu nạn dưới đống đổ nát của các tòa nhà bị sập, nơi máy bay không người lái truyền thống không thể xâm nhập. Các nhà nghiên cứu dự định trong tương lai sẽ chuyển từ phụ thuộc vào hệ thống theo dõi chuyển động bên ngoài sang hoạt động hoàn toàn tự chủ bằng cách tích hợp cảm biến và camera trên bo mạch, điều này sẽ quan trọng cho việc triển khai ngoài trời và hành vi bầy đàn phối hợp. Công trình nghiên cứu này đã được xuất bản trên tạp chí Science Advances vào ngày 3 tháng 12 năm 2025.