LG CNS ngày 7/5 đã ra mắt Physicalworks, thương hiệu nền tảng chuyển đổi robot (RX) tích hợp toàn bộ quy trình từ huấn luyện, triển khai đến vận hành robot, qua đó hướng tới chuẩn hóa việc thương mại hóa Physical AI.

Phát biểu tại RX Media Day diễn ra tại LG Sciencepark ở Magok, Seoul, CEO LG CNS Hyun Shin-gyun cho biết công ty sẽ kết hợp năng lực full-stack trên toàn chuỗi giá trị robot để xây dựng một mô hình vận hành tự chủ lấy robot làm trung tâm.

Theo LG CNS, Physicalworks bao phủ trọn vòng đời robot, từ thu thập dữ liệu, huấn luyện, kiểm chứng, triển khai tại hiện trường đến vận hành và giám sát. Công ty cho biết đây là lần đầu tiên tại Hàn Quốc một doanh nghiệp giới thiệu nền tảng end-to-end cho robot dưới thương hiệu riêng, bao quát từ khâu huấn luyện đến khai thác thực tế.

LG CNS nhấn mạnh lợi thế của một doanh nghiệp tích hợp hệ thống (SI) trong các môi trường logistics và sản xuất. Từ kinh nghiệm triển khai hàng trăm dự án tự động hóa, công ty xác định trọng tâm không nằm ở phần cứng robot mà ở hệ thống giúp robot có thể làm việc hiệu quả trong thực tế.

Lee Jun-ho, Phó chủ tịch kiêm Giám đốc bộ phận Smart Logistics City của LG CNS, nhận định tự động hóa trước đây chủ yếu lặp lại các thao tác được lập trình sẵn, trong khi robot ngày nay phải có khả năng hiểu bối cảnh, tự đưa ra quyết định và hành động. Theo ông, năng lực cạnh tranh trong ngành robot phụ thuộc vào việc ai xây dựng được dữ liệu chất lượng cao nhanh hơn. Ông gọi robot là “nguồn nhân lực số”, đồng thời cho rằng cần quản lý chúng theo một chu trình tích hợp gồm lập kế hoạch công việc, phân bổ nhiệm vụ, điều hành theo thời gian thực, quản trị hiệu suất và tái huấn luyện.

Physicalworks gồm hai nền tảng thành phần là Forge, tập trung vào huấn luyện, và Baton, phụ trách vận hành và giám sát.

Trong đó, Forge xử lý toàn bộ quy trình từ thu thập dữ liệu huấn luyện đến kiểm chứng và triển khai tại hiện trường. Nền tảng này tạo dữ liệu mô phỏng trong môi trường ảo 3D để phục vụ huấn luyện, thay cho cách làm trước đây là con người phải lặp đi lặp lại thao tác hàng nghìn lần. LG CNS cho biết trong thời gian tới sẽ bổ sung các phương thức chuyển video thao tác của con người thành dữ liệu huấn luyện, hoặc sử dụng công nghệ motion capture.

Khâu tuyển chọn dữ liệu cũng được tự động hóa. AI sẽ tự động chọn lọc, sắp xếp và xử lý những dữ liệu hữu ích cho việc huấn luyện robot. Sau huấn luyện, robot được kiểm chứng trong môi trường mô phỏng 3D trước khi đưa vào thực địa. LG CNS cho biết cách tiếp cận này có thể rút ngắn thời gian triển khai từ vài tháng xuống còn 1-2 tháng. Hiện công ty đang tiến hành các dự án kiểm chứng khái niệm robot với hơn 20 khách hàng trong các lĩnh vực điện tử, hóa chất, logistics và đóng tàu.

Park Sang-yeop, Giám đốc công nghệ (CTO) của LG CNS, cho biết để một robot “biết nhảy” có thể làm việc trong môi trường thực tế cần tới hơn 120 công nghệ, hơn 50 chuyên gia và trên 10.000 giờ phát triển. Theo ông, Physicalworks là giải pháp giúp rút ngắn quá trình này với chi phí tối ưu.

Ở chiều ngược lại, Baton là nền tảng vận hành và giám sát tích hợp, cho phép quản lý tập trung nhiều loại robot khác nhau từ nhiều nhà sản xuất, bao gồm robot hai chân, bốn chân, robot bánh xe và các dòng robot khác trong cùng một hệ thống. Nền tảng này chuẩn hóa các khác biệt về phương thức điều khiển và giao diện vận hành giữa các loại robot.

Baton cũng tự động hóa việc ứng phó với các tình huống phát sinh trong vận hành. Chẳng hạn, khi băng chuyền dừng hoạt động, hệ thống có thể tự tái cấu trúc luồng vận chuyển; khi một robot gặp sự cố, nhiệm vụ sẽ được chuyển ngay cho robot khác.

Theo LG CNS, trong môi trường vận hành quy mô 100 robot tự hành gồm AMR và AGV, hệ thống có thể giúp tăng năng suất hơn 15% và giảm chi phí vận hành tối đa 18%. Hiện Baton đang được áp dụng tại dự án Thành phố thông minh thí điểm quốc gia ở Busan để giám sát tích hợp bốn loại robot gồm robot tuần tra, robot barista, robot vận chuyển hành lý và robot vệ sinh.

Tại sự kiện, LG CNS cũng trình diễn kịch bản nhiều loại robot phối hợp tự chủ trong một môi trường logistics mà không cần con người điều khiển từ xa. Trong phần demo, robot hai chân, bốn chân, robot bánh xe và AMR cùng phân chia nhiệm vụ, phối hợp vận hành trên nền tảng Forge và Baton.

LG CNS cho biết đây là lần đầu tiên tại Hàn Quốc có một màn trình diễn công khai cho thấy các robot khác chủng loại có thể hợp tác với nhau mà không cần điều khiển từ xa.

Son Dong-shin, thành viên Future Robotics Lab, cho biết phần lớn doanh nghiệp hiện nay vẫn dựa vào teleoperation trong các màn trình diễn. Trong khi đó, ở phần trình diễn lần này, robot vận hành với khả năng tự ra quyết định hoàn toàn thông qua quá trình huấn luyện bằng mô hình nền tảng robot (RFM).

LG CNS gọi mô hình này là “Dynamic Factory”, vượt ra ngoài khái niệm nhà máy tự động hóa hoàn toàn, hay “dark factory”. Theo công ty, đây là mô hình nhà máy có thể thay đổi dây chuyền sản xuất theo thời gian thực chỉ bằng các bản nâng cấp phần mềm. CTO Park nhận định không chỉ mô hình sản xuất ít chủng loại với sản lượng lớn trên dây chuyền cố định, mà cả sản xuất đa chủng loại với sản lượng nhỏ cũng có thể được triển khai mà không làm chậm tiến độ. Ông đồng thời dự báo một kỷ nguyên “bầy đàn robot”, nơi hàng trăm đến hàng nghìn robot vận hành như một trí tuệ thống nhất.