RLWRLD: Startup Hàn Quốc phát triển AI robot khéo léo đối phó suy giảm dân số

Trong bối cảnh Hàn Quốc và nhiều quốc gia đang đối mặt với cuộc khủng hoảng dân số nghiêm trọng và tình trạng thiếu hụt lao động trầm trọng, một startup non trẻ tại Seoul đang nỗ lực tìm kiếm giải pháp đột phá. RLWRLD Inc., thành lập năm 2024, đang phát triển một mô hình nền tảng cho robot có khả năng thực hiện các thao tác khéo léo như bàn tay con người, nhằm chinh phục 'biên giới cuối cùng' của trí tuệ nhân tạo vật lý và giải quyết những thách thức lao động cấp bách.

Khủng hoảng dân số và nhu cầu cấp thiết về tự động hóa

Hàn Quốc là một trong những quốc gia có tỷ lệ sinh thấp nhất thế giới, dẫn đến tình trạng dân số già hóa nhanh chóng và thiếu hụt lao động ở nhiều ngành nghề, từ sản xuất đến dịch vụ. Tình hình này không chỉ ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế mà còn gây áp lực lớn lên hệ thống an sinh xã hội. Trong bối cảnh đó, việc tìm kiếm các giải pháp tự động hóa tiên tiến, đặc biệt là những robot có khả năng thực hiện các công việc phức tạp, đòi hỏi sự khéo léo cao, trở thành một ưu tiên hàng đầu. Bà Ryu Jung-hee, Giám đốc điều hành (CEO) của RLWRLD, chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn gần đây rằng: 'Dù là do thiếu hụt lao động hay vì những công việc mà con người đơn giản là không thể thực hiện, mục tiêu của chúng tôi là cung cấp một giải pháp có thể đảm nhiệm những nhiệm vụ đó'.

RLDX-1: 'Bộ não' AI cho robot với đôi tay khéo léo

RLWRLD Inc. đang tập trung vào việc phát triển các mô hình nền tảng cho robot khéo léo, hay còn gọi là 'bộ não' AI được thiết kế đặc biệt cho các thao tác phức tạp, sử dụng năm ngón tay. Mô hình chủ lực của công ty, RLDX-1, cho phép robot không chỉ hiểu thông tin thị giác, ngôn ngữ mà còn cả thông tin vật lý để tạo ra hành động. Điều này có nghĩa là robot có thể 'nhìn' và 'cảm nhận' một vật thể, đồng thời thực hiện các lệnh bằng lời nói. Theo bà Ryu, RLDX-1 nổi bật với những đặc tính độc đáo, trong đó có mô-đun chuyển động giúp robot xử lý các quan sát đa khung hình, cho phép chúng bắt kịp các vật thể đang di chuyển hoặc theo dõi những thay đổi trong tốc độ hay động lực học của thế giới thực. Một đặc điểm khác là mô-đun bộ nhớ, giúp robot đưa ra các quyết định dựa trên lịch sử. Ví dụ, chức năng này cho phép robot tìm thấy một vật thể mà nó đã đặt vào một ngăn kéo cụ thể vài phút trước, điều mà các mô hình truyền thống thường gặp khó khăn.

Chất lượng dữ liệu là chìa khóa

Nền tảng sức mạnh cho mô hình AI của RLWRLD là một thư viện rộng lớn về chuyên môn của con người, được công ty thu thập từ các môi trường làm việc thực tế. Bà Ryu tiết lộ rằng phần lớn dữ liệu này được thu thập tại Nhật Bản và Hàn Quốc. Lý do cho sự lựa chọn này là vì hai quốc gia Đông Á này sở hữu lực lượng lao động sản xuất có tay nghề cao và tinh vi nhất, chưa kể đến chất lượng dịch vụ xuất sắc. Bà nhấn mạnh: 'Đối với AI, chìa khóa nằm ở chất lượng dữ liệu, chứ không phải số lượng'. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc cung cấp dữ liệu chính xác và đa dạng để 'huấn luyện' AI, giúp robot thực hiện các nhiệm vụ một cách hiệu quả và đáng tin cậy nhất.