"Robot" Is A Social Construct: Why Your Dishwasher Is Not A Robot

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.

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.

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.

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.

Robot Talk Episode 165 – Robots behind the research, with Kushant Patel

Kushant Patel từ Brookhaven National Laboratory chia sẻ về robots và control systems trong các cơ sở khoa học như particle accelerators. Ông có nền tảng mechatronics engineering tại Waterloo, nghiên cứu quadruped robots cho nuclear material mapping tại Berkeley, và phát triển brain-computer interfaces tại UC Davis. Tại Brookhaven, Patel tập trung vào control systems cho synchrotron beamlines, công nghệ tinh vi cho vật lý hạt nhân. Podcast này cung cấp hiểu biết sâu về ứng dụng robots trong môi trường nghiên cứu khoa học đỉnh cao, với các công cụ và kỹ thuật cụ thể mà Patel đã triển khai.

Bài podcast này giúp lập trình viên hiểu cách robot và hệ thống điều khiển được ứng dụng trong các cơ sở khoa học tiên tiến như gia tốc hạt.

Inside the EU’s High Tech E-Waste Recovery Push

Châu Âu đang thúc đẩy mạnh mẽ việc thu hồi kim loại quý từ thiết bị điện tử cũ để giảm phụ thuộc vào nhập khẩu. Các hệ thống AI và robotics như AMPERE và EuRIC giúp tự động quy trình phân loại và xử lý e-waste, đạt độ chính xác đến 99%. Việc này không chỉ giúp tiết kiệm khoảng 2 tỷ Euro chi phí nhập khẩu hàng năm mà còn cung cấp nguyên liệu quan trọng cho ngành công nghệ xanh. Các công nghệ như computer vision và machine learning đóng vai trò then chốt trong việc nâng hiệu quả tái chế lên mức chưa từng có.

Bài viết này cho thấy AI và robot cách mạng hóa việc tái chế rác điện tử, giúp châu Âu giảm phụ thuộc vào nhập khẩu kim loại quý.

Why Deploying Physical AI at Scale Demands Safety at Every Layer

Physical AI safety spans hardware, software and validation. See how NVIDIA Halos brings full-stack safety to autonomous vehicles and robots.

World model companies are keeping a lot of secrets

Các công ty trong lĩnh vực world model đang nắm giữ lượng vốn đầu tư lớn và thu hút sự chú ý đáng kể, nhưng rất khó để ai tiết lộ họ đang thực sự xây dựng điều gì. Các công ty như OpenAI, Google DeepMind và Anthropic từ chối chia sẻ chi tiết về kiến trúc, dataset và phương pháp training của các model thế giới. Nguyên nhân kỹ thuật là do các system này dựa trên secret sauce độc quyền về architecture, preprocessing pipeline và reinforcement learning techniques. Hệ quả là cộng đồng AI bị chia cắt thông tin, cản trở khả năng tái sản xuất và nghiên cứu độc lập. Điều đáng học là bài học bảo mật IP trong lĩnh vực AI đang trở nên quan trọng hơn cả việc chia sẻ tiến bộ như trong giai đoạn đầu của deep learning.

Bài viết tiết lộ những bí mật đằng sau các công ty phát triển mô hình thế giới mà bạn cần biết để có cái nhìn đa chiều về ngành công nghệ này.