Công nghệ hỗ trợ người khuyết tật bước vào kỷ nguyên AI thị giác

Khoản tài trợ trị giá lên tới 41,5 triệu đô la từ Cơ quan Dự án Nghiên cứu Tiên tiến Y tế thuộc chính phủ Mỹ đang đổ vào một dự án đầy tham vọng mang tên RAMMP nhằm thay đổi hoàn toàn khả năng di chuyển cho người khuyết tật. Đứng sau sáng kiến này là Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Kỹ thuật Con người thuộc Đại học Pittsburgh hợp tác cùng công ty công nghệ ATDev. Mục tiêu của dự án là giải quyết thực trạng hơn 100.000 chấn thương liên quan đến xe lăn mỗi năm tại Mỹ do vấp ngã và thiếu các thiết bị hỗ trợ đủ thông minh trong môi trường thực tế.

Giải pháp kỹ thuật cốt lõi của nền tảng này là tích hợp trí tuệ nhân tạo vào thiết bị di động thông minh thông qua việc sử dụng các mô hình thị giác nguồn mở của Meta gồm DINOv3 và Segment Anything Model. Dữ liệu từ các mô hình này được tối ưu hóa để chạy trực tiếp trên các thiết bị phần cứng gắn trên xe, cho phép xử lý hình ảnh và cảm biến ngay tại chỗ mà không phụ thuộc vào kết nối mạng bên ngoài hay lo ngại về độ trễ mạng trong những tình huống khẩn cấp như tránh chướng ngại vật bất ngờ.

Đội ngũ kỹ sư đã xây dựng hệ thống nhận diện trên mô hình RF-DETR được tinh chỉnh bằng các nhúng thị giác, kết hợp công cụ gán nhãn tự động để xử lý hàng loạt hình ảnh từ nhiều góc độ và điều kiện ánh sáng khác nhau. Nhờ đó, nguyên mẫu đầu tiên của robot hỗ trợ đã có thể nhận diện các nút mở cửa tự động, cốc nước hay lề đường để hỗ trợ định hướng di chuyển. Quá trình phát triển còn ứng dụng công nghệ mô phỏng bản sao số để thử nghiệm môi trường ảo an toàn trước khi đưa vào triển khai thực tế.

Bên cạnh yếu tố kỹ thuật, dự án quy tụ một liên minh quốc gia rộng lớn với sự tham gia của các tên tuổi lớn như Kinova Robotics, LUCI Mobility cùng các trường đại học hàng đầu như Carnegie Mellon, Cornell, Northeastern và Purdue. Quá trình thiết kế được thực hiện thông qua việc tham vấn trực tiếp người dùng xe lăn, bác sĩ lâm sàng và các nhóm vận động chính sách nhằm đảm bảo thiết bị đáp ứng đúng nhu cầu thực tế thay vì các thông số kỹ thuật mang tính lý thuyết.

Trong giai đoạn phát triển tiếp theo, nhóm nghiên cứu đặt mục tiêu tiếp tục tích hợp các phiên bản mô hình thị giác tiên tiến hơn để nâng cao khả năng thấu hiểu môi trường thời gian thực. Bước tiến này không chỉ giải quyết bài toán độc lập cá nhân cho khoảng 5,5 triệu người dùng xe lăn tại Mỹ, mà còn kỳ vọng tạo ra động lực phát triển mới cho ngành sản xuất thiết bị y tế và công nghệ hỗ trợ nội địa trong bối cảnh AI đang dần đi sâu vào những mảnh ghép đời thực nhất của con người.