Có một ý tưởng rất thực dụng trong nhánh này: một phần bài toán mà ta tưởng phải giải bằng tính toán thật ra được giải sẵn bởi hình dạng và vật liệu. Nhận ra điều đó thường rút ngắn công việc đáng kể.
Ví dụ rõ nhất: đi bộ thụ động
Có những cơ cấu hai chân đơn giản, không động cơ và không bộ điều khiển, đặt trên một mặt dốc nhẹ sẽ tự bước xuống với dáng đi trông rất tự nhiên.
Toàn bộ chuyển động sinh ra từ trọng lực, quán tính và hình học của chi. Không có gì tính toán cả.
Điều này cho thấy một phần đáng kể của bài toán đi bộ nằm ở động lực học của cơ cấu, không nằm ở phần điều khiển.
Hệ quả thiết kế rất cụ thể: nếu chọn tỉ lệ chi, phân bố khối lượng và độ đàn hồi phù hợp, bộ điều khiển chỉ cần bù phần năng lượng mất đi và điều chỉnh nhẹ, thay vì phải điều khiển từng chi tiết của mỗi bước.
Đây cũng giải thích vì sao một robot có dáng đi tự nhiên thường tốn ít năng lượng hơn: nó đang để cơ khí làm phần việc mà điều khiển không phải làm.
Kẹp mềm và bài toán cầm nắm
Ví dụ thứ hai gần với ứng dụng hơn.
Muốn cầm một vật có hình dạng bất thường bằng tay kẹp cứng, cần biết chính xác hình dạng vật, tính ra các điểm tiếp xúc tối ưu, rồi điều khiển từng ngón tới đúng vị trí. Đây là bài toán khó.
Với ngón kẹp mềm, phần lớn bài toán đó biến mất. Ngón biến dạng theo hình vật khi tiếp xúc, tự tạo ra nhiều điểm tiếp xúc phân bố hợp lý.
Cùng một kết quả, nhưng một bên đạt được bằng tính toán và cảm biến, một bên đạt được bằng vật liệu.
Đây là ví dụ điển hình của việc chuyển bài toán từ phần mềm sang phần cứng, và trong nhiều trường hợp nó rẻ hơn, nhanh hơn và bền hơn.
Nguyên tắc chung
Có thể phát biểu thành một câu hỏi thiết kế: phần nào của bài toán này có thể để cho vật lý giải?
Vài dạng thường gặp.
- Hình học tự định vị. Mép vát ở lỗ khiến chi tiết tự căn vào giữa, thay vì phải dò tìm bằng cảm biến lực.
- Độ đàn hồi hấp thụ sai lệch. Cơ cấu mềm nhường khi lệch, thay vì phải đo và bù bằng điều khiển.
- Phân bố khối lượng tạo ổn định. Trọng tâm thấp giảm nhu cầu điều khiển thăng bằng.
- Hình dạng lọc thông tin. Cấu trúc quanh cảm biến định hướng những gì nó nhận được, giảm việc phải xử lý.
Mục cuối ít trực quan hơn nhưng có nhiều ví dụ trong sinh học: hình dạng vành tai định hướng âm thanh trước khi tín hiệu tới tế bào thần kinh, và điều đó giúp định vị nguồn âm mà không cần xử lý thêm.
Giới hạn của cách tiếp cận
Để cơ thể giải bài toán có một cái giá: mất tính linh hoạt.
Một cơ cấu được tối ưu hình thái cho một nhiệm vụ sẽ làm nhiệm vụ đó rất tốt và các nhiệm vụ khác kém hơn. Cơ cấu đi bộ thụ động chỉ đi được trên dốc với độ nghiêng nhất định.
Ngược lại, hệ thống dựa nhiều vào điều khiển thì đổi nhiệm vụ chỉ cần đổi phần mềm.
Vì vậy đây là một đánh đổi chứ không phải một cải tiến thuần tuý. Câu hỏi thực dụng là: nhiệm vụ có ổn định không? Nếu ổn định lâu dài, đầu tư vào hình thái rất đáng. Nếu hay đổi, giữ tính linh hoạt trong phần mềm hợp lý hơn.
Trong thực tế, phần lớn thiết kế tốt nằm ở giữa: hình thái giải phần ổn định của bài toán, điều khiển lo phần biến thiên.
Áp dụng khi thiết kế
Một quy trình đơn giản khi gặp một bài toán điều khiển khó.
- Liệt kê những gì phần điều khiển đang phải làm.
- Với mỗi việc, hỏi: có hình dạng hoặc vật liệu nào làm việc này thay được không?
- Ước lượng chi phí của cả hai phương án, tính cả thời gian phát triển và độ tin cậy lâu dài.
- Kiểm tra tính linh hoạt: nếu nhiệm vụ đổi, phương án cơ khí có còn dùng được không.
Kinh nghiệm chung trong ngành: khi tỉ lệ thành công của một thao tác thấp, thay đổi phần cứng thường cho cải thiện lớn hơn và nhanh hơn nhiều so với cải thiện thuật toán. Điều này không phải ngẫu nhiên — nó là hệ quả trực tiếp của nguyên lý trong bài này.
Câu hỏi thường gặp
Tính toán hình thái có phải là ẩn dụ không?
Phần nào là ẩn dụ, vì cơ cấu không thực sự tính toán theo nghĩa xử lý ký hiệu. Nhưng nó mô tả đúng một hiện tượng thật: cấu trúc vật lý tạo ra hành vi mà nếu không có nó thì phần điều khiển phải sinh ra bằng tính toán.
Vì sao dáng đi tự nhiên lại tốn ít năng lượng hơn?
Vì nó tận dụng động lực học tự nhiên của cơ cấu — quán tính và trọng lực làm phần lớn công việc, còn cơ cấu chỉ bù phần năng lượng mất đi. Dáng đi cưỡng bức phải chống lại động lực học tự nhiên nên tốn hơn.
Khi nào nên đầu tư vào thiết kế cơ khí thay vì thuật toán?
Khi nhiệm vụ ổn định lâu dài và khi cải thiện thuật toán đã tới ngưỡng. Dấu hiệu rõ là thất bại tập trung vào một dạng vật lý cụ thể, ví dụ luôn trượt với vật trơn — đó là vấn đề vật liệu chứ không phải vấn đề dữ liệu.
Cách này có làm robot kém linh hoạt hơn không?
Có, đó là cái giá. Cơ cấu tối ưu cho một nhiệm vụ thường kém hơn ở nhiệm vụ khác. Thiết kế tốt thường để hình thái giải phần ổn định của bài toán và giữ tính linh hoạt ở phần mềm cho phần hay thay đổi.
Đọc thêm trong Mô hình thế giới và Cảm biến & tri giác máy.