Quá trình này đòi hỏi robot phải nhận diện chính xác vị trí khe PCIe, căn chỉnh góc lắp đặt và đưa GPU vào đúng vị trí mà không gây hư hại cho linh kiện.
Nvidia vừa công bố một màn trình diễn ấn tượng về robot AI tự chủ thông qua dự án ENPIRE, cho thấy khả năng tự học và thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi độ chính xác cao mà không cần được lập trình chi tiết từng bước. Đây được xem là một trong những bước tiến đáng chú ý trong lĩnh vực robot thông minh và tự động hóa công nghiệp.
Trong video được chia sẻ, hàng loạt cánh tay robot đã thực hiện thành công nhiều tác vụ phức tạp như phân loại linh kiện kim loại, thao tác với dây rút nhựa và đặc biệt là tự động lắp card đồ họa vào bo mạch chủ. Quá trình này đòi hỏi robot phải nhận diện chính xác vị trí khe PCIe, căn chỉnh góc lắp đặt và đưa GPU vào đúng vị trí mà không gây hư hại cho linh kiện.
![Nvidia trình diễn robot AI tự học lắp GPU và thực hiện các tác vụ phức tạp trong thế giới thực]( "Nvidia trinh dien robot AI tu hoc lap GPU va thuc hien cac tac vu phuc tap trong the gioi thuc")
Theo ông Jim Fan, Giám đốc AI và Nhà khoa học cấp cao của Nvidia, ENPIRE là dự án nhằm tạo ra các robot có khả năng "tự nghiên cứu" trong môi trường vật lý thực tế. Thay vì lập trình sẵn quy trình làm việc, nhóm nghiên cứu chỉ cung cấp cho các tác nhân AI quyền truy cập vào robot, tài nguyên GPU và các công cụ cần thiết để tương tác với môi trường.
Sau khi nhận nhiệm vụ, robot sẽ tự tìm cách hoàn thành công việc thông qua quá trình quan sát, thử nghiệm và liên tục tối ưu hóa chiến lược hoạt động. Các hệ thống AI có thể phân tích hình ảnh, tìm kiếm thông tin kỹ thuật, đánh giá kết quả, sửa lỗi và học hỏi từ những lần thử trước để nâng cao hiệu quả.
![Nvidia trình diễn robot AI tự học lắp GPU và thực hiện các tác vụ phức tạp trong thế giới thực 2]( "Nvidia trinh dien robot AI tu hoc lap GPU va thuc hien cac tac vu phuc tap trong the gioi thuc 2")
Một trong những điểm đáng chú ý của dự án là việc sử dụng các mô hình AI hiện đại như Codex, Claude Code và Kimi Code. Các nhà nghiên cứu đã tiến hành nhiều bài kiểm tra nhằm đánh giá khả năng giải quyết vấn đề của từng hệ thống trong môi trường thực tế. Kết quả cho thấy việc triển khai nhiều robot hoạt động song song giúp rút ngắn đáng kể thời gian hoàn thành nhiệm vụ so với việc sử dụng số lượng robot ít hơn.
Ngoài màn trình diễn lắp đặt GPU, các robot còn thực hiện thành công những công việc yêu cầu sự khéo léo như phân loại các chốt kim loại nhỏ trong thùng chứa hoặc buộc và cắt dây rút với độ chính xác cao. Đây đều là những tác vụ phổ biến trong các dây chuyền sản xuất điện tử hiện đại.