Shape-sensing sheet digitally tracks its movement as it bends and twists

Atomic Machines emerges with $250M to build micro-machines from code

Atomic Machines, công ty do Jeff Holden - người xây dựng Amazon Prime - thành lập, vừa huy động được 250 triệu đô la cho hệ thống tạo ra micro-machines trực tiếp từ code. Họ sử dụng quy trình tự động hóa để chuyển đổi code thành các thiết bị vật lý ở cấp độ vi mô. Công nghệ này có thể thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tạo ra các thiết bị điện tử và cơ khí nhỏ. Đáng học hỏi ở đây là sự kết hợp giữa phần mềm và vật lý để tạo ra sản phẩm phức tạp. Nếu bạn làm việc trong lĩnh vực embedded systems hoặc IoT, bài viết này có nhiều insight hữu ích về tương lai của sản xuất.

Atomic Machines gây chú ý với khoản gọi vốn 250 triệu USD và công nghệ tạo ra vi máy từ mã code, đột phá cách tiếp cận thiết bị vật lý.

Deployment Gap

Atoms luôn chậm hơn bits do các rào cản vật lý trong deployment. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc truyền tải thực tế các thiết bị vật lý tốn thời gian hơn nhiều so với truyền dữ số qua mạng, với thời gian trung bình deployment vật lý lên đến 48 giờ so với chỉ vài phút cho deployment digital. Hệ quả này tạo ra khoảng trữ deployment đáng kể, làm chậm tốc độ triển khai và tăng chi phí vận hành. Lập trình viên nên chú trọng tối ưu hóa quy trình CI/CD và cân nhắc hybrid deployment để giảm thiểu khoảng cách này.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách giảm thiểu sự chậm trễ giữa việc phát triển phần mềm và triển khai sản phẩm thực tế.

Open Source Vacuum Avoids Cloud

OOMWOO là robot hút bụi mã nguồn mở hoàn toàn, hoạt động không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây nhờ Raspberry Pi chạy ROS 2, sử dụng lidar 2D giá rẻ để lập bản đồ phòng và tích hợp với Home Assistant. Phần cứng chủ yếu cần in 3D, trong khi phần mềm đã tương đối hoàn thiện và dự án đang phát triển tích cực trên GitHub.

Là người phát triển robot hoặc IoT, bạn nên đọc để khám phá cách xây dựng hệ thống tự động hóa nhà ở tự chủ, hiệu quả về chi phí và không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây, bằng cách kết hợp phần mềm tự động hóa nhà (Home Assistant) với ROS 2 và giải pháp thô sơ nhưng hiệu quả.

Beam Bots

Resilient Robotics giới thiệu Beam Bots - framework xây dựng robot fault-tolerant bằng Elixir với declarative DSL, OTP supervision và real-time control. Framework này tận dụng tính năng fault-tolerance của Erlang/OTP để robot tự phục hồi sau lỗi mà không cần can thiệp. Hệ thống sử dụng supervision trees để quản lý các process, đảm bảo robot tiếp tục hoạt động ngay cả khi một component gặp sự cố. Điểm đáng học là cách tiếp cận functional programming giúp quản lý state phức tạp trong môi trường real-time mà không gây race condition.

Beam Bots giúp lập trình viên xây dựng robot có khả năng chống lỗi cao bằng cách sử dụng Elixir và OTP supervision.

AI breakthroughs in robotics won’t change your life any time soon

Các tiến bộ trong AI mang đến góc nhìn hấp dẫn về tương lai robot có khả năng tương tác với thế giới như con người. Các nghiên cứu gần đây sử dụng techniques như reinforcement learning và neural networks đã giúp robot cải thiện khả năng nhận thức môi trường. Tuy nhiên, các kỹ thuật này vẫn chưa đủ để tạo ra robot thực sự hiểu và thích ứng linh hoạt như người. Các chuyên gia nhận định rằng có thể cần những hướng tiếp cận hoàn toàn mới để đạt đến bước đột phá trong robotics AI.

Bài viết này giúp bạn hiểu rõ thực tế và những thách thức đằng sau những bước tiến đột phá của AI trong robotics.

Sereact’s robots now sort Zalando returns in Germany and Poland

“Returns are the hardest manipulation problem in fashion logistics,” says Sereact’s CEO, as its robots go live on Zalando returns.

New Controller Makes Heavy Machinery Intuitive

MIT nghiên cứu viên đã ra mắt một bộ điều khiển mới cho máy xúc, thay thế giao diện đôi joystick truyền thống bằng một chiếc mô hình máy xúc nhỏ, người điều khiển di chuyển bằng tay thật và ánh xạ các chuyển động này trực tiếp lên máy thực hoặc simulator. Công nghệ này dựa trên việc ánh xạ chuyển động cơ thể người vào các tín hiệu điều khiển máy, cho phép người mới học nhanh chóng nắm bắt thao tác. Mục tiêu là giảm thời gian huấn luyện cần thiết để thành thạo việc điều khiển máy xúc so với phương pháp truyền thống. Đối với các lập trình viên cân nhắc áp dụng các giải pháp điều khiển интуитивные, ví dụ như sử dụng mô hình mô phỏng và ánh xạ chuyển động, bài báo minh họa một cách cụ thể cách thực hiện và lợi ích. Các phiên bản kế tiếp dự kiến sẽ thêm haptic feedback để nâng cao cảm giác và độ chính xác của người điều khiển.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách công nghệ mới rút ngắn đáng kể thời gian đào tạo vận hành máy hạng nặng bằng phương pháp điều khiển trực quan dựa trên chuyển động tay người dùng.

#AAMAS2026 blue sky award winner: Foundation world models for agents in changing environments

Florent Delgrange nhận giải Best Blue Sky Paper Award tại AAMAS 2026 và đưa ra kế hoạch nghiên cứu về “foundation world models” nhằm kết hợp reinforcement learning với formal verification để agent có thể tiếp tục học trong môi trường thay đổi mà không mất đi bảo đảm an toàn. Các mô hình này được thiết kế để được calibrated, compositional và có thể truy vấn ngữ nghĩa, cho phép một verifier kiểm tra liên tục xem policy còn thỏa mãn specification hay không khi điều kiện thay đổi. Ví dụ, chứng chỉ của robot giao hàng trong kho sẽ bị thu hồi và re‑verify khi một xe fork‑lift thay đổi mẫu lưu lượng, trong khi đội ngũ agent đa‑cơ thể cần đảm bảo các bảo đảm địa phương hợp thành thành toàn cục. Điều này cho thấy việc duy trì an toàn trong quá trình học liên tục phụ thuộc vào khả năng truy vấn và hợp thành các chứng chỉ từ world model, mở ra một thách thức nghiên cứu dài hạn mà các mô hình ngôn ngữ có thể đề xuất giả thuyết formal để verifier kiểm tra. Vì đây là một thách thức nghiên cứu chứ không phải hệ thống đã triển khai, cần thêm công việc về việc tích hợp LLMs với các phương pháp xác thực formal để đạt được mục tiêu trên.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách kết hợp học tăng cường với kiểm chứng hình thức để tạo các agent an toàn trong môi trường thay đổi.