Nhóm nghiên cứu tại Phòng Thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL) của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã phát triển một hệ thống AI mới, cho phép robot học cách kiểm soát chuyển động chỉ bằng một camera duy nhất. Hệ thống này, được gọi là "Neural Jacobian Fields" (NJF), giúp robot hiểu về cơ thể của mình thông qua phản hồi trực quan, loại bỏ nhu cầu về các cảm biến phức tạp hoặc lập trình chi tiết.
Trong quá trình huấn luyện, robot thực hiện các chuyển động ngẫu nhiên trong khi nhiều camera ghi lại kết quả. Hệ thống NJF học cách mối quan hệ giữa tín hiệu điều khiển và chuyển động chỉ từ việc quan sát, mà không cần sự giám sát của con người hoặc kiến thức trước về cấu trúc của robot. Sau khi huấn luyện hoàn tất, robot chỉ cần một camera đơn để điều khiển theo vòng kín theo thời gian thực, cho phép nó liên tục quan sát, lập kế hoạch và hành động một cách phản ứng.
Nhóm nghiên cứu nhận thấy tiềm năng ứng dụng của NJF vượt xa phòng thí nghiệm. Robot được trang bị NJF có thể thực hiện các nhiệm vụ nông nghiệp với độ chính xác cao, hoạt động trên các công trường xây dựng mà không cần các cảm biến phức tạp, hoặc điều hướng trong các môi trường động mà các phương pháp truyền thống gặp khó khăn.
Hệ thống NJF mở ra khả năng cho robot hoạt động trong các môi trường không cấu trúc mà không cần hạ tầng đắt đỏ, từ nông trại đến công trường xây dựng, mà không cần các cảm biến phức tạp hoặc lập trình chi tiết. Điều này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực robot, hứa hẹn mang lại nhiều ứng dụng thực tế trong tương lai.