Chỉ trong nửa đầu năm nay, TS Trương Văn Tiến và các đồng nghiệp đã có hai bài báo được đăng tải trên tạp chí danh tiếng Nature Machine intelligence và IEEE Robotics and Automation Letters.

Đó là các bài báo có tên: Automatic strain sensor design via active learning and data augmentation for soft machines (tạm dịch: Thiết kế cảm biến tự động cho robot mềm dựa trên mô hình máy học và tăng cường dữ liệu) của TS Trương Văn Tiến cùng các đồng nghiệp tại ĐH Công nghệ và Thiết kế Singapore, ĐH quốc gia Singapore và ĐH Maryland, được đăng tải trên tạp chí Nature Machine intelligence hồi tháng 1.

Và bài báo có tên NN-based Predictive model for a Batoid-inspired Soft Robot (tạm dịch: Xây dựng thuật toán điều khiển robot mềm dựa trên mạng nơ ron sâu) được đăng tải trên tạp chí IEEE Robotics and Automation Letters hồi tháng 4. 

Sau đó, cả hai bài báo này sau đó được nhiều trang công nghệ ở Mỹ như Techxplore, Techbriefs, Eurekalert, Azorobotics, Spacedaily dẫn lại hoặc đưa tin.

Robot mềm sử dụng vật liệu tiên tiến có thể biến dạng thay vì liên kết cứng, cung cấp tính linh hoạt mang lại sự tương tác giữa người và máy an toàn hơn khi va chạm so với robot cứng thông thường. Đây là công nghệ mới đang được các nước phát triển đầu tư mạnh và được ứng dụng trong y sinh, quân sự và dân sự. 

TS Trương Văn Tiến cùng các đồng nghiệp tại ĐH Công nghệ và Thiết kế Singapore đã phát triển ra mô hình AI mới dựa trên Deep Neural Network (DNN) có thể dự đoán chuyển động mong muốn của robot mềm.  

So với di chuyển trên cạn, một robot dưới nước (AUV) có hành trình phức tạp hơn vì áp lực nước từ nhiều phía tác động vào, đòi hỏi robot phải thiết kế giữ cân bằng, di chuyển linh hoạt. Mặt khác điều kiện môi trường dưới nước luôn thay đổi, nếu thiết lập hành trình theo cách thông thường, robot sẽ hoạt động không hiệu quả.

Từ thực tế này, từ năm 2019 nhóm nghiên cứu đưa ra giải pháp ứng dụng AI để tối ưu hóa hành trình của AUV, giúp nó bơi nhanh, linh hoạt hơn.

Loại AUV được nhóm của TS Trương Văn Tiến thiết kế và chế tạo dựa trên công nghê sản xuất bồi đắp và vật liệu tiên tiến, có chuyển động mềm mại, mô phỏng chuyển động sinh học, điều này giúp nó giảm nguy cơ hư hỏng khi va đập với các vật cản dưới nước như san hô, rác…

Ngoài ra, TS Trương Văn Tiến cùng các cộng sự đã phát triển hệ thống thí nghiệm đo lực tạo ra từ chuyển động của robot dưới nước, thu thập hơn 4 triệu dữ liệu cho thuật toán của nhóm.

Trái ngược với mô hình vật lý truyền thống, mô hình DNN (nơ ron sâu) của nhóm phát triển có thể cung cấp tương quan đầu vào đầu ra cho các chuyển động lực học phức tạp của vật thể mềm. Cụ thể, ở môi trường áp lực nước lớn (tầng nước sâu) robot có thể vẫy cánh tần suất cao hơn. Ngược lại ở áp lực nước nhỏ (tầng nước mặt) robot có thể hoạt tần suất hoạt động thấp hơn.

Với ưu thế về độ bền vật liệu, chuyển động linh hoạt, robot mềm được nhóm dự đoán sẽ phổ biến trong tương tai cho các dòng AUV thực hiện các hoạt động dân sự và quân sự dưới biển như trinh sát, nhận dạng, kiểm tra, hải dương học, nghiên cứu môi trường…

Nghiên cứu mang tính phát hiện của tiến sĩ Trương Văn Tiến và các đồng sự "Xây dựng thuật toán điều khiến robot mềm dựa trên mạng nơ ron sâu" được xuất bản trên tạp chí IEEE robotics and automation letters, 2022 của Hiệp hội điện và điện tử  Mỹ. Kết quả bài báo được các trang công nghệ hàng đầu thế giới đưa tin như Azorobotics, Spacedaily và trang tin EurekAlerk của hiệp hội khoa hoc Mỹ (AAAS ) đăng tải.

Trước đó, để tối ưu tính năng hiệu quả hoạt động của robot mềm TS Trương Văn Tiến hợp tác với các đồng nghiệp ở đại học quốc gia Singapore - nơi anh từng công tác hơn 4 năm, và các đồng nghiệp ở đại học Maryland ở Mỹ, ứng dụng công nghệ AI tạo vật liệu sensor thông minh gắn lên robot mềm.

Các vật tiệu tiên tiến từ công nghệ AI tạo ra sensor có thể theo dõi sự biến dạng với độ nhạy từ 5% tới 200%, vượt qua năng lực của sensor thông thường, để giúp theo dõi sự biến dạng của từng đơn vị thân mềm và đạt được vòng lặp điều khiển chính xác cao.

Kết quả nghiên cứu của nhóm được xuất bản trên tạp chí danh tiếng Nature Machine intelligence, 2022 - tạp chí số một về trí tuệ nhân tạo AI - với tiêu đề "Thiết kế cảm biến tự động cho robot mềm dựa trên mô hình máy học và tăng cường dữ liệu", và được các trang công nghê Techxplore và Techbrief đưa tin.

TS Trương Văn Tiến

Trương Văn Tiến từng là cựu sinh viên ngành Kỹ thuật hàng không, Trường ĐH Bách khoa TP.HCM. Tốt nghiệp năm 2008, Trương Văn Tiến nhận được học bổng tiến sĩ toàn phần ngành Kỹ thuật hàng không và thông tin ở Hàn Quốc. Năm 2010, Tiến qua Mỹ làm nghiên cứu với dự án do anh đề xuất và được Bộ Quốc phòng Mỹ và Hàn Quốc đồng tài trợ. Sau đó, anh được 3 đại học Mỹ gồm Drexel University, Washington State University và Brown University đồng ý cấp học bổng để qua Mỹ làm tiếp tiến sĩ. Tuy nhiên, Tiến quyết định ở lại Hàn Quốc hoàn thành chương trình dưới sự hướng dẫn của GS tại Hàn Quốc và một giáo sư bên Mỹ.

Sau khi tốt nghiệp tiến sĩ năm 2013, Trương Văn Tiến được mời làm việc ở ĐH Quốc gia Singapore. Cuối năm 2017, anh chuyển đến làm tại ĐH Queen, Canada. Năm 2018, TS Trương Văn Tiến quyết định về Singapore công tác để làm bước chuyển tiếp về nước với vị trí chuyên gia cao cấp tại Trung tâm Thiết kế Quốc tế SUTD-MIT - Trung tâm được thành lập với sự hợp tác của ĐH Thiết kế và Công nghệ Singapore và Viện Công nghệ Massachusetts MIT (Mỹ).

Anh từng nhận lời mời làm việc ở Pháp, Thụy Điển, và viện năng lượng gió lớn nhất thế giới - DTU wind Enery thuộc ĐH kỹ Thuật Đan Mạch. 

Sau hơn 12 năm làm việc ở Singapore, Mỹ, Canada và Hàn Quốc, TS Tiến đã về nước cuối năm 2020 làm việc cho Coherent Viet Nam mặc dù sự nghiệp đang ở giai đoạn chín muồi ở nước ngoài.

TS Trương Văn Tiến từng làm nhiều dự án về công nghệ vật liệu mới, công nghệ sản xuất tiên tiến, robotics, ứng dụng AI, hệ thống laser cho các sự án ứng dụng dân sự quân sự. Các nghiên cứu trước đó của anh cũng được các trang tin công nghệ Mỹ đưa tin về tính đột phá trong ứng dụng sản xuất và giành nhiều giải thưởng về khoa học và sáng tạo.

Khi nói đến bí quyết, TS Trương Văn Tiến cho rằng làm việc nhóm là một trong những yếu tố then chốt của sự thành công.