Robot hiện đưa cảm giác về máy tính rồi mới phản ứng: Thế hệ mới muốn nhét một phần “trí thông minh” vào chính vật liệu cơ thể

Phần lớn robot hiện đại vẫn đi theo một vòng lặp khá quen thuộc: cảm biến đo môi trường, dữ liệu chạy về bộ xử lý, phần mềm quyết định phải làm gì, rồi lệnh mới quay ra motor hoặc actuator. Cách tổ chức này rất linh hoạt, nhưng nó cũng buộc robot phải liên tục đo, truyền và xử lý dữ liệu ngay cả với những phản ứng mà cơ thể sinh học có thể giải quyết gần như tự động.

Một hướng nghiên cứu đang cố đảo lại câu hỏi: thay vì làm bộ não ngày càng lớn, liệu có thể giao một phần công việc cho chính cơ thể robot?

Tháng 4/2026, DARPA công bố một Request for Information về “physical intelligence”, tìm kiếm vật liệu và cấu trúc có thể trộn sensing, tính toán và actuation vào cùng một nền vật lý. Mục tiêu được cơ quan này mô tả khá rõ: robot có thể phản ứng theo thời gian thực mà không phải liên tục gửi mọi tín hiệu qua máy tính trung tâm hoặc đường truyền liên lạc.

Đây không phải ý tưởng rằng một miếng cao su bỗng “suy nghĩ” như AI. Trong robotics, “trí thông minh vật lý” là một thuật ngữ rộng, từ việc tận dụng độ mềm và hình học của cơ thể để giảm gánh nặng điều khiển, cho tới những cấu trúc thực sự thực hiện logic hoặc tính toán bằng áp suất, biến dạng và sóng cơ học. Ranh giới giữa các mức này rất quan trọng.

Cơ thể sinh học vốn đã làm nhiều việc mà não không cần tính từng bước

Khi một người bước trên nền không đều, não không cần tính lại chi tiết lực ở từng thớ cơ cho mỗi miligiây. Độ đàn hồi của gân, hình học bàn chân và cơ học của khớp đã tự hấp thụ một phần nhiễu. Một con bạch tuộc cũng có thể quấn xúc tu quanh vật thể nhờ chính độ mềm của cơ thể, thay vì phải điều khiển chính xác từng điểm trên cánh tay.

Robotics từ lâu đã khai thác cùng nguyên lý. Một gripper mềm có thể tự ôm theo hình dạng của quả táo, chai nước hay vật thể méo mà không cần hàng chục motor và vòng điều khiển độc lập. Một chân robot có độ đàn hồi phù hợp có thể lưu rồi trả lại năng lượng khi chạy, giảm lượng công việc mà controller phải làm để giữ thăng bằng.

Khái niệm này thường được gọi là morphological computation: hình dạng, vật liệu và động lực học của cơ thể gánh một phần “tính toán” mà nếu dùng robot cứng, phần mềm sẽ phải xử lý. Nhưng gọi tất cả những hiệu ứng đó là computation có thể gây nhầm lẫn.

Một bài Perspective đăng trên Nature Communications tháng 3/2026 đề xuất tiêu chuẩn chặt hơn cho “physical computing”. Theo nhóm tác giả, một hệ vật lý thực sự đóng vai trò máy tính cần có cách mã hóa input vào một kernel vật lý, để kernel biến đổi tín hiệu theo quy luật có thể lập trình, rồi giải mã output. Chỉ đơn giản cong khi nóng lên hoặc mềm đi khi bị ép chưa đủ để gọi là tính toán.

Một vật liệu phản ứng với môi trường chưa chắc đã “tính toán”

Sự phân biệt này đặc biệt cần thiết với soft robotics. Nhiều vật liệu thông minh có thể tự đổi hình dưới tác động của nhiệt, ánh sáng, từ trường hay điện trường. Shape-memory alloy co lại khi nóng; liquid crystal elastomer có thể cong khi chiếu sáng; polymer responsive với độ ẩm có thể tự cuộn.

Những vật liệu đó giúp loại bỏ sensor hoặc motor trong một số nhiệm vụ. Nếu một cánh hoa nhân tạo tự mở dưới ánh nắng, vật liệu đang đồng thời “cảm nhận” và “hành động”. Nhưng phản ứng đó thường được hard-wire bởi chemistry và cấu trúc vật liệu. Nó không nhất thiết có một lớp xử lý thông tin có thể tái lập trình.

DARPA đang nhắm xa hơn. Trong RFI năm 2026, cơ quan này chia mối quan tâm thành hai hướng: thứ nhất là vật liệu hoặc cấu trúc tích hợp sensing, actuation và một phần control; thứ hai là closed-loop compute có khả năng thích nghi, nơi việc ra quyết định diễn ra ngay trong sensor, actuator hoặc vật liệu thay vì phải chạy vòng qua bộ xử lý trung tâm.

Nói cách khác, thay vì pipeline “cảm biến → ADC → CPU/GPU → controller → motor”, một phần vòng lặp có thể rút xuống thành “vật liệu cảm thấy điều kiện X → cấu trúc vật lý trực tiếp tạo ra phản ứng Y”. Với nhiệm vụ phù hợp, vài bước ở giữa có thể biến mất.

Robot bốn chân từng đi bộ chỉ bằng khí nén, không cần electronics

Một ví dụ rõ ràng xuất hiện từ năm 2021. Nhóm Michael Tolley tại University of California San Diego chế tạo một robot bốn chân mềm có thể tạo gait đi bộ mà không cần mạch điện tử. Hệ thống dùng các van mềm nối thành một pneumatic ring oscillator: áp suất không đổi được biến thành chuỗi xung khí luân phiên để điều khiển chân.

Cấu trúc này thực hiện công việc mà robot thông thường có thể giao cho vi điều khiển. Ba van mềm có thể tạo một nhịp đi cơ bản; với hai oscillator và bảy van, nhóm nghiên cứu báo cáo tốc độ di chuyển tăng 270% so với cấu hình cơ bản. Các van nhớ khí nén còn cho phép chuyển gait và đổi hướng.

Điểm quan trọng không phải robot khí nén này “thông minh” theo nghĩa chung. Nó chỉ thực hiện một tập hành vi hẹp. Nhưng nhịp bước — một nhiệm vụ thường cần timing điện tử — đã được mã hóa trực tiếp vào động lực học của van và luồng khí.

Trong sinh học, các mạng neuron gọi là central pattern generator cũng có thể tạo ra nhịp lặp như đi bộ hoặc bơi mà không cần não điều khiển từng chu kỳ. Robot khí nén không sao chép neuron, nhưng nó theo cùng triết lý thiết kế: đưa phản xạ lặp xuống một tầng thấp hơn thay vì bắt bộ xử lý trung tâm làm mọi việc.

Đến 2026, metamaterial bắt đầu làm cả phép tính và logic trong khi robot bò

Một nghiên cứu khác đăng trên Nature Communications tháng 4/2026 cho thấy physical computing có thể đi xa hơn một oscillator đơn giản. Wu Zhou và Yi-Ze Wang tại Tianjin University xây dựng một robot từ elastic-wave metamaterial — cấu trúc nhân tạo được thiết kế để điều khiển cách sóng cơ học truyền qua nó.

Mạng metamaterial này không chỉ mang robot. Chính sự truyền sóng bên trong cấu trúc được dùng làm kernel tính toán. Nhóm nghiên cứu cấu hình hệ để thực hiện các phép analog như vi phân, tích phân, convolution và translation; sau đó ánh xạ sự hiện diện hoặc vắng mặt của tín hiệu thành bit 1 và 0 để tạo các phép logic AND, OR và XOR.

Điều thú vị là output tính toán đồng thời ảnh hưởng tới chuyển động. Với những cấu hình transfer function khác nhau, cùng một dạng input cơ học có thể khiến robot rẽ trái, rẽ phải, đứng yên hoặc đi theo một đường mục tiêu. Nhóm còn ghép các khối theo kiểu nối tiếp và song song để thực hiện cộng, trừ và nhân.

Đây vẫn là một demonstrator trong phòng lab. Nó không phải robot đa năng và các phép toán được thiết kế rất sát với cấu trúc vật lý cụ thể. Nhưng nó cho thấy “cơ thể robot là computer” không nhất thiết chỉ là phép ẩn dụ: một metamaterial có thể nhận tín hiệu, biến đổi nó theo một transfer function và biến kết quả đó thành hành động cơ học.

Vì sao phải đưa computation ra khỏi chip khi chip ngày càng mạnh?

Câu trả lời nằm ở latency, năng lượng và độ bền. Nếu một robot phải lấy hàng nghìn tín hiệu cảm biến, số hóa chúng, đẩy qua bus dữ liệu rồi chờ controller trả lệnh, vòng lặp luôn có chi phí. Khi hệ thống lớn hơn, số dây, connector, chip phụ trợ và băng thông cũng tăng.

Ở robot mềm hoặc robot rất nhỏ, vấn đề còn khó hơn. Một microcontroller cứng, pin, dây và PCB có thể chiếm phần lớn thể tích hoặc làm mất chính độ mềm mà robot cần. Ở môi trường nhiệt độ cao, bức xạ mạnh, MRI hoặc nơi dễ cháy nổ, electronics thông thường còn có thể là điểm yếu.

Physical computing không nhất thiết đánh bại chip ở phép toán tổng quát. Một cấu trúc khí nén sẽ không chạy mô hình ngôn ngữ và một metamaterial không thay GPU trong computer vision. Lợi thế xuất hiện khi bài toán có thể được ánh xạ trực tiếp vào physics của cơ thể: tạo nhịp, lọc rung, nhận biết tải, giữ ổn định, tránh vật cản hoặc thực hiện một logic phản xạ đơn giản.

Ở đó, vật lý có thể làm phép biến đổi “miễn phí” theo nghĩa controller không phải mô phỏng lại nó bằng số. Năng lượng vẫn được sử dụng — khí nén phải được nén, vật liệu phải biến dạng, sóng phải được kích thích — nhưng luồng dữ liệu và số phép tính điện tử có thể giảm.

“Trí thông minh trong vật liệu” dễ bị marketing quá mức

Đây cũng là lĩnh vực rất dễ bị phóng đại. Một polymer tự co khi nóng không có nghĩa nó đang ra quyết định. Một cơ cấu snap-through tránh được vật cản không có nghĩa nó hiểu môi trường. Và một mechanical logic gate thực hiện XOR không phải một phiên bản silicon-free của AI nói chung.

Bài Perspective trên Nature Communications nhấn mạnh chính vấn đề này: responsiveness và adaptation không tự động đồng nghĩa với computation. Để gọi một cấu trúc là physical computer theo định nghĩa của nhóm tác giả, cần chỉ ra rõ input được mã hóa thế nào, kernel vật lý xử lý ra sao, output được đọc như thế nào và phép biến đổi có thể lập trình hoặc cấu hình được hay không.

Ngay cả khi đạt tiêu chuẩn đó, phần lớn hệ hiện tại vẫn có những giới hạn lớn. Mechanical computer thường khó tái lập trình hơn chip, vì “code” có thể nằm trong hình học, độ cứng, kênh khí hoặc cấu trúc metamaterial. Muốn đổi thuật toán đôi khi đồng nghĩa với thay một module vật lý hoặc chế tạo lại cấu trúc.

Tolerance sản xuất cũng trở thành một phần của độ chính xác tính toán. Một lò xo hơi lệch, van mềm mòn đi hoặc polymer lão hóa có thể thay đổi transfer function. Trong electronics số, transistor được thiết kế để che đi phần lớn biến thiên analog; physical computing lại thường khai thác chính các biến thiên liên tục đó.

Tương lai có thể là chia việc giữa “não silicon” và “cơ thể thông minh”

Hướng hợp lý nhất hiện tại không phải robot bỏ computer hoàn toàn. Một kiến trúc thực tế hơn là phân tầng: vật liệu và cơ học xử lý những phản xạ nhanh, cục bộ và lặp lại; bộ xử lý số đảm nhiệm perception phức tạp, planning, learning và phối hợp ở mức cao.

Cách tổ chức này có nét giống cơ thể sinh học hơn. Não không tính toán từng dao động của gân khi chạy, nhưng nó vẫn quyết định sẽ chạy về đâu. Một robot tương lai có thể dùng AI để lập kế hoạch đường đi, trong khi chân tự thích nghi với bề mặt bằng compliance, actuator tự giới hạn lực bằng cơ học và một mạng vật lý cục bộ tự tạo gait mà không cần CPU phát từng xung điều khiển.

DARPA hiện mới ở giai đoạn xác định hướng nghiên cứu; RFI công bố năm 2026 không phải một sản phẩm hay chương trình robot đã hoàn thiện. Các demonstrator như robot khí nén UC San Diego hay metamaterial robot của Tianjin University cũng vẫn ở quy mô phòng lab. Khoảng cách tới một cơ thể robot có hàng nghìn phần tử vừa cảm nhận, tính toán, hành động và tái lập trình đáng tin cậy còn rất lớn.

Nhưng câu hỏi kỹ thuật đã thay đổi đáng kể. Thay vì mặc định mọi tín hiệu phải chạy về một computer rồi mới được phép trở thành hành động, roboticists đang thử xác định phần nào của “trí thông minh” thực ra nên nằm ngay trong chân, da, cơ nhân tạo hoặc cấu trúc mang tải. Nếu hướng này thành công, thế hệ robot tiếp theo có thể không chỉ có phần mềm thông minh hơn. Bản thân cơ thể của chúng cũng sẽ làm nhiều việc hơn trước khi bộ não silicon phải can thiệp.