World Model (mô hình thế giới) là giải pháp trí tuệ nhân tạo được phát triển nhằm giúp robot hiểu môi trường xung quanh, dự đoán những thay đổi có thể xảy ra và lựa chọn hành động phù hợp. Thay vì chỉ nhận dữ liệu từ camera, cảm biến rồi phản ứng với trạng thái hiện tại, giải pháp xây dựng một biểu diễn về không gian, con người và vật thể, từ đó dự đoán diễn biến tiếp theo trước khi đưa ra quyết định. Đây là hướng tiếp cận giúp robot thích ứng tốt hơn với những môi trường có nhiều biến động, đặc biệt trong sản xuất, kho vận và các khu vực có sự tương tác giữa người và máy.
Điểm nổi bật của World Model nằm ở khả năng dự đoán thay vì chỉ nhận biết. Trong một nhà máy, robot có thể xác định vị trí của sản phẩm và thực hiện thao tác theo chương trình. Tuy nhiên, khi sản phẩm bị che khuất, công nhân di chuyển vào vùng làm việc hoặc một vật thể bất ngờ xuất hiện trên đường đi, việc chỉ nhận biết trạng thái hiện tại có thể không đủ để xử lý. World Model cho phép hệ thống phân tích diễn biến của môi trường, dự đoán khả năng xảy ra tiếp theo và đánh giá tác động của các phương án trước khi lựa chọn hành động. Nhờ đó, robot có thể điều chỉnh chuyển động, thay đổi phương án hoặc phát cảnh báo khi nhận thấy nguy cơ.
Hình 1: Kiến trúc mô hình JEPA-guided Predictor ứng dụng dự đoán nguy cơ tai nạn (Nguồn: dự án của tác giả)
Khả năng này đặc biệt có ý nghĩa đối với các hệ thống robot cộng tác, nơi máy móc không còn hoạt động trong khu vực tách biệt mà phải chia sẻ không gian với con người. Hệ thống có thể theo dõi chuyển động của người, robot và các vật thể, đồng thời dự đoán những quỹ đạo có khả năng giao cắt. Trong kho hàng, chẳng hạn, World Model có thể hỗ trợ phát hiện nguy cơ va chạm giữa xe tự hành, người lao động và hàng hóa, từ đó cung cấp cảnh báo sớm hoặc hỗ trợ điều chỉnh hành động của thiết bị. Cách tiếp cận này giúp chuyển từ việc phát hiện nguy cơ khi sự việc đã xảy ra sang chủ động dự đoán nguy cơ dựa trên diễn biến của môi trường.
Một hướng công nghệ đáng chú ý liên quan đến World Model là Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA), trong đó V-JEPA do Meta AI phát triển là một ví dụ tiêu biểu. Thay vì cố gắng tái tạo từng điểm ảnh của trạng thái tương lai, mô hình học cách biểu diễn thế giới và dự đoán trạng thái tiếp theo trong không gian biểu diễn. Đối với robot, điều quan trọng không phải là tái tạo toàn bộ hình ảnh mà là xác định những thay đổi có ý nghĩa đối với nhiệm vụ, như vị trí của vật thể, chuyển động của con người hoặc khả năng xảy ra va chạm. Đây là cơ sở để hệ thống tập trung vào dự đoán và ra quyết định thay vì chỉ xử lý hình ảnh ở từng thời điểm riêng lẻ.
Từ năng lực dự đoán, World Model có thể được ứng dụng trong nhiều bài toán cần robot hoặc hệ thống AI hiểu diễn biến của môi trường. Trong sản xuất, giải pháp hỗ trợ robot thích ứng với sự thay đổi vị trí của vật thể và hoạt động của con người. Trong kho vận, hệ thống có thể theo dõi nhiều đối tượng, phân tích quỹ đạo và cảnh báo nguy cơ va chạm giữa người, xe tự hành và thiết bị. Với các phương tiện bay không người lái, World Model có thể hỗ trợ theo dõi nhiều đối tượng theo thời gian, nhận biết sự thay đổi và phát hiện những diễn biến bất thường.
Hình 2: Hệ thống phát hiện rủi ro và cảnh báo va chạm trong kho hàng (Nguồn: BADAS System)
Một điểm đáng chú ý khác là World Model có thể kết hợp với môi trường mô phỏng để giảm rủi ro trong quá trình phát triển và triển khai. Doanh nghiệp có thể xây dựng Digital Twin của robot, dây chuyền và không gian sản xuất bằng các nền tảng như Isaac Sim hoặc Omniverse, sau đó tạo ra nhiều tình huống để kiểm thử khả năng dự đoán trước khi đưa hệ thống vào vận hành. Dữ liệu từ camera, cảm biến và các thiết bị tính toán tại biên như Edge GPU/NPU tiếp tục cung cấp thông tin để hệ thống phân tích môi trường trong quá trình hoạt động.
Hình 3: Ứng dụng World Model trong theo dõi đa vật thể bằng Flycam/Drone (Nguồn: dự án của tác giả)
Đối với doanh nghiệp, việc đưa một hệ thống AI mới vào dây chuyền cần được thực hiện từng bước. Chế độ “Shadow” là một phương án có thể được sử dụng trong giai đoạn đánh giá, khi mô hình AI hoạt động song song với hệ thống hiện hữu nhưng chưa trực tiếp điều khiển robot. AI quan sát dữ liệu, đưa ra dự đoán và đề xuất hành động; các kết quả này được đối chiếu với diễn biến thực tế để đánh giá độ tin cậy. Khi đáp ứng các yêu cầu về độ chính xác và an toàn, hệ thống có thể từng bước tham gia vào quá trình ra quyết định và điều khiển.
Từ hướng tiếp cận này, Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP.HCM đã phát triển giải pháp công nghệ ứng dụng World Model, hướng đến nâng cao khả năng nhận thức, dự đoán và cảnh báo trong các môi trường có nhiều đối tượng cùng hoạt động. Giải pháp được phát triển theo hướng giải quyết những bài toán thực tiễn như phát hiện nguy cơ va chạm, theo dõi đa vật thể và hỗ trợ robot thích ứng với những thay đổi của môi trường. Đây là hướng đưa năng lực của World Model từ nghiên cứu AI vào các bài toán cụ thể trong sản xuất, kho vận và các hệ thống tự hành.
Với khả năng kết nối nhận thức, dự đoán và hành động, World Model tạo ra hướng tiếp cận mới cho việc phát triển robot tự chủ. Giá trị của giải pháp không chỉ nằm ở việc giúp máy móc nhận biết con người hay vật thể, mà ở khả năng dự đoán điều có thể xảy ra và lựa chọn phương án phù hợp trước khi hành động. Đây là nền tảng để robot hoạt động linh hoạt hơn trong những môi trường không hoàn toàn cố định, đồng thời mở rộng khả năng ứng dụng từ dây chuyền sản xuất, kho hàng đến phương tiện tự hành và các hệ thống giám sát thông minh.
Khi sản xuất ngày càng chuyển sang mô hình tự động hóa linh hoạt, khả năng thích ứng sẽ trở thành một yếu tố quan trọng bên cạnh tốc độ và độ chính xác. World Model đang mở ra hướng phát triển trong đó robot không chỉ thực hiện nhiệm vụ theo chương trình có sẵn mà có thể quan sát, dự đoán và điều chỉnh hành động theo diễn biến của môi trường. Đây chính là giá trị nổi bật của giải pháp trong quá trình nâng cao mức độ tự chủ và xây dựng nền sản xuất thông minh.
☎️ Thông tin liên hệ:
Sàn Giao dịch Công nghệ TP.HCM
Chuyên viên: Trần Ngô Diệu Trang
Điện thoại: 0989 368 985
Email: tndtrang.skhcn@tphcm.gov.vn