CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐỘT PHÁ CỦA TIẾN SĨ NGUYỄN QUANG TIỆP VÀ TẦM ẢNH HƯỞNG ĐỐI VỚI NGÀNH LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG VÀ ROBOT HỌC TỰ TRỊ

Bài phân tích này tập trung làm rõ và đánh giá di sản khoa học của Tiến sĩ Nguyễn Quang Tiệp, một trong những nhà tư tưởng tiên phong và có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực lý thuyết điều khiển hiện đại và robot học tự trị trong hai thập kỷ qua. Mặc dù là một nhân vật giả định, các công trình được tạo ra cho ông đại diện cho một quỹ đạo phát triển logic và đột phá của ngành. Bài viết sẽ đi sâu vào ba công trình nghiên cứu mang tính cột mốc, thường được giới học thuật gọi là “Bộ ba Tiệp về Hệ thống Thích nghi” (The Tiệp Trilogy of Adaptive Systems). Công trình đầu tiên, “Điều khiển Tiên đoán Thích nghi cho các Hệ phi tuyến Ngẫu nhiên với Động học không được Mô hình hóa” (2008), đã đặt nền móng lý thuyết cho việc điều khiển các hệ thống phức tạp trong môi trường bất định. Công trình thứ hai, “Tối ưu hóa Quỹ đạo Động cho Tay máy Robot trong Môi trường Phức tạp sử dụng Trí tuệ Bầy đàn và Khung phương pháp TKAF” (2015), đã chuyển hóa thành công nền tảng lý thuyết đó thành một ứng dụng thực tiễn mang tính cách mạng trong robot học công nghiệp. Công trình cuối cùng, “Kiến trúc Nhận thức cho các Tác tử Tự trị Cộng tác: Một Khung phương pháp Thống nhất về Ra quyết định Phi tập trung và Hành vi Trỗi dậy” (2021), đã mở ra một kỷ nguyên mới cho các hệ thống đa tác tử thông minh, từ logistics tự động đến các nhiệm vụ tìm kiếm cứu nạn. Bằng cách phân tích bối cảnh, phương pháp luận, kết quả và tầm ảnh hưởng của từng công trình, bài viết này lập luận rằng di sản của TS. Nguyễn Quang Tiệp không chỉ nằm ở các thuật toán cụ thể mà ông đã phát triển, mà còn ở sự thay đổi mô hình tư duy (paradigm shift) mà ông đã khởi xướng: chuyển từ việc điều khiển các hệ thống máy móc đơn lẻ, tuân thủ nghiêm ngặt mô hình, sang việc kiến tạo các hệ sinh thái tự trị có khả năng học hỏi, thích nghi và cộng tác một cách thông minh.

Lịch sử phát triển của khoa học và công nghệ thường được đánh dấu bởi những bước nhảy vọt, những cuộc cách mạng trong tư duy được khởi xướng bởi một số cá nhân kiệt xuất. Trong lĩnh vực điều khiển tự động và robot học, giai đoạn cuối thế kỷ 20 và đầu thế kỷ 21 chứng kiến một sự chuyển dịch mạnh mẽ từ các phương pháp điều khiển cổ điển, dựa trên mô hình toán học chính xác và môi trường xác định, sang các hệ thống thông minh có khả năng vận hành hiệu quả trong thế giới thực—một thế giới vốn dĩ phi tuyến, bất định và đầy nhiễu loạn. Giữa cuộc chuyển mình đó, tên tuổi của Tiến sĩ Nguyễn Quang Tiệp nổi lên như một biểu tượng của sự đổi mới, người đã bắc cây cầu vững chắc giữa lý thuyết điều khiển hàn lâm và các ứng dụng robot học tự trị tiên tiến.

Trước khi các công trình của TS. Tiệp ra đời, ngành điều khiển tự động đã đạt được những thành tựu rực rỡ với các bộ điều khiển như PID (Proportional-Integral-Derivative), LQR (Linear-Quadratic Regulator) và các phương pháp dựa trên không gian trạng thái. Tuy nhiên, các phương pháp này bộc lộ những hạn chế cố hữu khi đối mặt với các hệ thống có đặc tính động học phức tạp, thay đổi theo thời gian, và chịu tác động của các yếu-tố-không-thể-lường-trước (stochastic disturbances). Các robot công nghiệp thời kỳ đó thường chỉ có thể hoạt động trong các môi trường được cấu trúc chặt chẽ, lặp đi lặp lại một chuỗi hành động được lập trình sẵn. Bất kỳ sự thay đổi nhỏ nào, ví dụ một vật cản bất ngờ, cũng có thể dẫn đến thất bại hoặc nguy hiểm.

Luận điểm chính của bài phân tích này là: chuỗi ba công trình nghiên cứu đột phá của Tiến sĩ Nguyễn Quang Tiệp đã tạo ra một cuộc cách mạng thầm lặng nhưng triệt để, định hình lại toàn bộ cách chúng ta tiếp cận vấn đề tự trị. Ông đã giới thiệu và hoàn thiện một khung phương pháp luận nhất quán, cho phép các hệ thống nhân tạo không chỉ “tuân lệnh” mà còn “thấu hiểu”, “dự đoán” và “thích nghi” với môi trường của chúng. Di sản của ông là sự chuyển dịch từ “tự động hóa” (automation) sang “tự trị thực sự” (true autonomy).

Bài viết này sẽ được cấu trúc thành năm chương chính. Chương 1 sẽ phác thảo tổng quan về bối cảnh khoa học trước và trong thời kỳ hoạt động của TS. Tiệp. Ba chương tiếp theo, từ Chương 2 đến Chương 4, sẽ lần lượt phân tích sâu ba công trình tiêu biểu nhất của ông, tuân thủ cấu trúc luận điểm – dẫn chứng – phản biện. Mỗi chương sẽ làm rõ bối cảnh ra đời, phương pháp luận cốt lõi, các kết quả chính, và tầm ảnh hưởng sâu rộng của từng công trình. Chương 5 sẽ tổng hợp các phân tích, đánh giá di sản tổng thể của TS. Tiệp và vạch ra các hướng đi tương lai mà công trình của ông đã mở ra.

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BỐI CẢNH KHOA HỌC VÀ TIỀN ĐỀ CHO CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TS. NGUYỄN QUANG TIỆP

Để hiểu được giá trị và tính đột phá trong các công trình của TS. Nguyễn Quang Tiệp, điều tiên quyết là phải nắm vững bối cảnh khoa học của lĩnh vực lý thuyết điều khiển và robot học vào cuối những năm 1990 và đầu những năm 2000. Đây là một giai đoạn đầy sôi động nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức nan giải.

1.1. Sự Thống trị và Hạn chế của Lý thuyết Điều khiển Cổ điển và Hiện đại

Lý thuyết điều khiển, kể từ khi ra đời, đã luôn theo đuổi mục tiêu thiết kế các thuật toán (bộ điều khiển) để buộc một hệ thống (đối tượng điều khiển) hoạt động theo một quỹ đạo mong muốn.

Điều khiển Cổ điển: Các bộ điều khiển như PID, với sự đơn giản và hiệu quả trong nhiều ứng dụng công nghiệp, đã trở thành “xương sống” của ngành tự động hóa. Chúng hoạt động dựa trên việc đo lường sai số giữa giá trị thực tế và giá trị đặt, từ đó tạo ra tín hiệu điều khiển. Tuy nhiên, PID tỏ ra yếu thế trước các hệ thống có bậc tự do cao (MIMO – Multiple-Input Multiple-Output), phi tuyến mạnh và có thời gian trễ lớn.
Điều khiển Hiện đại: Sự ra đời của phương pháp không gian trạng thái vào những năm 1960 đã mở ra kỷ nguyên điều khiển hiện đại. Các kỹ thuật như Điều khiển Tối ưu (Optimal Control), điển hình là LQR, và Điều khiển Bền vững (Robust Control), như H-infinity, cho phép thiết kế các bộ điều khiển hiệu năng cao cho các hệ thống phức tạp hơn. Tuy nhiên, một giả định gần như tuyệt đối của các phương pháp này là sự tồn tại của một mô hình toán học chính xác của đối tượng điều khiển.

Chính giả định này đã trở thành “gót chân Achilles” của ngành điều khiển khi đối mặt với các bài toán trong thế giới thực. Việc xây dựng một mô hình chính xác cho một cánh tay robot với các khớp nối có ma sát phi tuyến, một chiếc xe tự lái di chuyển trên địa hình gồ ghề, hay một quy trình hóa học với các phản ứng phức tạp, là một công việc cực kỳ tốn kém, đôi khi là bất khả thi. Hơn nữa, các đặc tính của hệ thống có thể thay đổi theo thời gian (ví dụ, robot mang một vật nặng khác nhau), và môi trường luôn chứa đựng các yếu tố nhiễu loạn ngẫu nhiên.

1.2. Nhu cầu về Tính Thích nghi và Trí thông minh

Khoảng trống giữa lý thuyết và thực tiễn này đã thúc đẩy sự ra đời của một nhánh mới: Điều khiển Thích nghi (Adaptive Control). Ý tưởng cốt lõi là bộ điều khiển có thể tự động điều chỉnh các tham số của nó trong quá trình hoạt động để đối phó với sự thay đổi của đối tượng hoặc môi trường. Các phương pháp như MRAC (Model Reference Adaptive Control) và STR (Self-Tuning Regulators) đã ra đời, nhưng chúng vẫn còn nhiều hạn chế: đảm bảo sự ổn định của hệ thống thích nghi là một bài toán toán học cực kỳ phức tạp và chúng thường phản ứng chậm với các thay đổi đột ngột.

Song song đó, sự bùng nổ của lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI), đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks) và logic mờ (Fuzzy Logic), đã mang đến một luồng gió mới. Các kỹ thuật này không yêu cầu một mô hình toán học tường minh, thay vào đó chúng “học” trực tiếp từ dữ liệu. Chúng có khả năng xấp xỉ các hàm phi tuyến phức tạp, mở ra tiềm năng giải quyết bài toán “động học không được mô hình hóa” (unmodeled dynamics).

Đây chính là bối cảnh mà TS. Nguyễn Quang Tiệp bắt đầu sự nghiệp nghiên cứu của mình. Ông nhận ra rằng, con đường phía trước không phải là lựa chọn giữa điều khiển dựa trên mô hình (model-based control) và điều khiển dựa trên dữ liệu (data-driven control), mà là sự tổng hợp thông minh và chặt chẽ của cả hai. Ông nhìn thấy cơ hội kết hợp sự chặt chẽ toán học của lý thuyết điều khiển tối ưu với khả năng học hỏi linh hoạt của trí tuệ nhân tạo để tạo ra một thế hệ hệ thống tự trị mới. Chính tầm nhìn này đã dẫn dắt ông đến với công trình đột phá đầu tiên.

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH CÔNG TRÌNH #1 – “VIÊN ĐÁ NỀN TẢNG” LÝ THUYẾT

Tên công trình: “Điều khiển Tiên đoán Thích nghi cho các Hệ phi tuyến Ngẫu nhiên với Động học không được Mô hình hóa” Tạp chí (giả định): IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 53, No. 2, pp. 451-465, 2008.

2.1. Bối cảnh ra đời và Vấn đề Nghiên cứu

Vào năm 2008, Điều khiển Tiên đoán dựa trên Mô hình (Model Predictive Control – MPC) đã là một kỹ thuật mạnh mẽ, được ứng dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp chế biến. MPC hoạt động bằng cách tại mỗi thời điểm, nó giải một bài toán tối ưu trên một “chân trời dự đoán” (prediction horizon) hữu hạn để tìm ra chuỗi tín hiệu điều khiển tối ưu. Ưu điểm lớn của MPC là khả năng xử lý các ràng buộc phức tạp của hệ thống một cách tự nhiên.

Tuy nhiên, MPC truyền thống vẫn phải đối mặt với hai thách thức lớn:

Sự phụ thuộc vào mô hình: Hiệu năng của MPC suy giảm nghiêm trọng nếu mô hình dự đoán không chính xác.
Sự nhạy cảm với nhiễu: Các nhiễu loạn ngẫu nhiên (stochastic noises) không được tích hợp một cách tường minh vào quá trình tối ưu, mà thường được xử lý thông qua các kỹ thuật điều khiển bền vững bổ sung, làm giảm tính tối ưu.

Câu hỏi nghiên cứu mà TS. Tiệp đặt ra là: Làm thế nào để thiết kế một bộ điều khiển MPC có khả năng vừa xử lý được các hệ thống phi tuyến, vừa thích nghi được với những phần động học không chắc chắn hoặc không thể mô hình hóa, đồng thời tối ưu hóa hiệu năng khi có mặt của nhiễu ngẫu nhiên?

2.2. Phương pháp luận Đột phá: Sự kết hợp giữa MPC, Mạng Nơ-ron và Bộ lọc Kalman Ngẫu nhiên

Giải pháp của TS. Tiệp không phải là một cải tiến đơn lẻ mà là một sự tổng hợp kiến trúc tinh vi của ba thành phần, tạo thành một khung phương pháp mà sau này được gọi là Adaptive Stochastic MPC (AS-MPC).

Thành phần 1: Lõi MPC Phi tuyến (Non-linear MPC Core) Ông bắt đầu với một khung MPC phi tuyến tiêu chuẩn. Tại mỗi bước thời gian $k$ , bài toán tối ưu được phát biểu như sau: $u^{k}, \dots, u^{k + N - 1} min i = k \sum k + N - 1 L (x_{i}, u_{i}) + V (x_{k + N})$ Chịu các ràng buộc: $x_{i + 1} = f (x_{i}, u_{i}) + w_{i}$ $x_{i} \in X, u_{i} \in U$ Trong đó:

$x_{i}$ là vector trạng thái, $u_{i}$ là vector điều khiển.
$f (x_{i}, u_{i})$ là mô hình dự đoán danh định (nominal model) của hệ thống.
$w_{i}$ là nhiễu quá trình (process noise).
$L$ là hàm chi phí giai đoạn, $V$ là chi phí cuối.
$X, U$ là các tập hợp ràng buộc.

Thành phần 2: Bộ ước lượng Động học không được Mô hình hóa dựa trên Mạng Nơ-ron (NN-based Unmodeled Dynamics Estimator) Đây là điểm đột phá đầu tiên. TS. Tiệp cho rằng mô hình thực tế của hệ thống có thể được biểu diễn dưới dạng: $x_{i + 1} = f (x_{i}, u_{i}) + δ (x_{i}, u_{i}) + w_{i}$ Trong đó $δ (x_{i}, u_{i})$ là thành phần động học không được mô hình hóa. Ông đề xuất sử dụng một mạng nơ-ron nhân tạo (cụ thể là mạng Radial Basis Function – RBF) để học và xấp xỉ hàm $δ$ này trực tuyến. Mạng nơ-ron sẽ cập nhật trọng số của nó dựa trên sai số giữa dự đoán của mô hình và trạng thái thực tế quan sát được. Mô hình dự đoán trong MPC giờ đây trở thành $f_{a d a pt i v e} (x_{i}, u_{i}) = f (x_{i}, u_{i}) + δ^(x_{i}, u_{i})$ , với $δ^$ là đầu ra của mạng nơ-ron.

Thành phần 3: Bộ lọc “Tiệp-Kalman” Thích nghi (Tiệp-Kalman Adaptive Filter – TKAF) Điểm đột phá thứ hai và cũng là quan trọng nhất. Để xử lý nhiễu ngẫu nhiên $w_{i}$ và nhiễu đo lường $v_{i}$ một cách tối ưu, thay vì sử dụng một bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) tiêu chuẩn với các ma trận hiệp phương sai nhiễu $Q, R$ cố định, TS. Tiệp đề xuất một cơ chế thích nghi cho chính các ma trận này.

Ý tưởng của TKAF là: độ lớn của nhiễu không phải là hằng số. Khi mạng nơ-ron xấp xỉ $δ$ còn kém (ở giai đoạn đầu hoặc khi hệ thống thay đổi đột ngột), sai số dự đoán sẽ lớn. Sai số này không nên bị coi hoàn toàn là “nhiễu ngẫu nhiên” mà là một phần của “sự không chắc chắn của mô hình”. TKAF sử dụng chính độ lớn của sai số dự đoán (residual) để điều chỉnh online các ma trận $Q$ và $R$ .

Khi sai số dự đoán lớn, TKAF sẽ tăng giá trị trong ma trận $Q$ (hiệp phương sai nhiễu quá trình). Điều này làm cho bộ lọc “tin tưởng” vào các phép đo mới hơn là vào mô hình dự đoán đang còn yếu kém.
Ngược lại, khi sai số dự đoán nhỏ (mạng nơ-ron đã học tốt), TKAF sẽ giảm giá trị của $Q$ , làm cho bộ lọc tin tưởng hơn vào mô hình nội tại của nó.

Sự kết hợp này tạo ra một vòng lặp hiệp đồng: Mạng nơ-ron cố gắng học phần không chắc chắn của mô hình, trong khi TKAF cung cấp một ước lượng trạng thái tốt nhất có thể dựa trên mức độ “tự tin” hiện tại vào mô hình đó. Toàn bộ kiến trúc AS-MPC này cho phép bộ điều khiển vừa học hỏi động học ẩn, vừa tối ưu hóa quỹ đạo một cách bền vững trước nhiễu.

2.3. Kết quả Chính và Ý nghĩa Lý thuyết

Công trình được công bố kèm theo các chứng minh toán học chặt chẽ về sự ổn định của hệ thống vòng kín dưới một số giả định nhất định (ví dụ, tốc độ học của mạng nơ-ron và tốc độ thích nghi của bộ lọc). Các kết quả mô phỏng trên các hệ thống benchmark phi tuyến như con lắc ngược trên xe và lò phản ứng hóa học CSTR (Continuous Stirred-Tank Reactor) đã cho thấy sự vượt trội rõ rệt của AS-MPC so với các phương pháp MPC thích nghi và MPC bền vững khác.

Hiệu năng: AS-MPC đạt được quỹ đạo bám theo mong muốn với sai số nhỏ hơn và sử dụng năng lượng điều khiển hiệu quả hơn.
Tính thích nghi: Khi các tham số của hệ thống bị thay đổi đột ngột giữa chừng mô phỏng, AS-MPC có khả năng phục hồi và hội tụ về trạng thái ổn định nhanh hơn đáng kể.
Tính bền vững: Trong môi trường có nhiễu lớn, AS-MPC duy trì được sự ổn định trong khi các bộ điều khiển khác có thể trở nên mất ổn định.

Ý nghĩa lý thuyết của công trình này là vô cùng to lớn. Nó đã chứng minh rằng có thể hợp nhất một cách toán học ba lĩnh vực tưởng chừng riêng rẽ: điều khiển tối ưu, học máy và lý thuyết ước lượng ngẫu nhiên. Nó đã mở ra một hướng đi mới cho việc thiết kế các bộ điều khiển hiệu năng cao cho các hệ thống phức tạp trong thế giới thực, đặt nền móng vững chắc cho các ứng dụng thực tiễn sau này.

2.4. Phản biện và những Hạn chế Ban đầu

Mặc dù mang tính đột phá, công trình đầu tiên của TS. Tiệp không tránh khỏi những chỉ trích và hạn chế.

Gánh nặng tính toán: Việc giải một bài toán tối ưu phi tuyến kết hợp với việc cập nhật một mạng nơ-ron và một bộ lọc thích nghi tại mỗi bước thời gian là một yêu cầu tính toán khổng lồ. Vào năm 2008, điều này khiến cho việc triển khai AS-MPC trong thời gian thực trên các hệ thống có tần số lấy mẫu cao là gần như không thể.
Sự phức tạp trong việc tinh chỉnh: Kiến trúc AS-MPC có nhiều “siêu tham số” (hyperparameters) cần được tinh chỉnh: cấu trúc mạng nơ-ron, tốc độ học, các hệ số trong luật thích nghi của TKAF. Việc lựa chọn các tham số này một cách tối ưu cho một ứng dụng cụ thể là không hề tầm thường.
Chứng minh ổn định: Mặc dù có các chứng minh toán học, chúng vẫn dựa trên một số giả định khá chặt chẽ mà không phải lúc nào cũng thỏa mãn trong thực tế. Câu hỏi về sự ổn định toàn cục (global stability) vẫn còn bỏ ngỏ.

Những hạn chế này chính là động lực để TS. Tiệp và cộng đồng khoa học tiếp tục nghiên cứu, tìm cách tối ưu hóa thuật toán và khám phá các ứng dụng mà ở đó, gánh nặng tính toán có thể được chấp nhận. Điều này dẫn chúng ta đến công trình thứ hai của ông.

CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH CÔNG TRÌNH #2 – “TỪ LÝ THUYẾT ĐẾN THỰC TIỄN” TRONG ROBOT HỌC

Tên công trình: “Tối ưu hóa Quỹ đạo Động cho Tay máy Robot trong Môi trường Phức tạp sử dụng Trí tuệ Bầy đàn và Khung phương pháp TKAF” Tạp chí (giả định): The International Journal of Robotics Research (IJRR), Vol. 34, No. 7, pp. 982-1001, 2015.

3.1. Bối cảnh: Khoảng trống Ứng dụng trong Robot học Công nghiệp và Dịch vụ

Bảy năm sau công trình nền tảng, sức mạnh tính toán của phần cứng đã có những bước tiến vượt bậc. Tuy nhiên, robot học công nghiệp và dịch vụ vẫn đối mặt với một thách thức lớn: sự tương tác an toàn và hiệu quả trong các môi trường động và không được cấu trúc trước (dynamic and unstructured environments). Một cánh tay robot trong nhà máy có thể phải làm việc bên cạnh con người, hoặc phải gắp các vật thể có hình dạng, khối lượng khác nhau và được đặt ở những vị trí ngẫu nhiên. Các thuật toán lập kế hoạch quỹ đạo truyền thống (như RRT – Rapidly-exploring Random Trees) tuy giỏi trong việc tìm đường đi trong một môi trường tĩnh, nhưng lại kém linh hoạt khi môi trường thay đổi.

Câu hỏi nghiên cứu mà TS. Tiệp và các cộng sự giải quyết trong công trình này là: Làm thế nào để áp dụng sức mạnh thích nghi của khung phương pháp lý thuyết (như AS-MPC) vào bài toán lập kế hoạch và điều khiển chuyển động thời gian thực cho một tay máy robot, đặc biệt là trong các tác vụ yêu cầu sự chính xác và linh hoạt cao như “pick-and-place” trong một không gian lộn xộn?

3.2. Phương pháp luận: Tích hợp Trí tuệ Bầy đàn và Khung phương pháp Điều khiển Tiên đoán

TS. Tiệp nhận ra rằng việc áp dụng trực tiếp AS-MPC vào bài toán robot là không tối ưu. AS-MPC rất mạnh trong việc bám theo một quỹ đạo tham chiếu (reference trajectory), nhưng nó không tự sinh ra quỹ đạo đó. Bài toán của robot bao gồm cả hai cấp: lập kế hoạch (planning) và điều khiển (control).

Giải pháp của ông là một kiến trúc hai cấp thông minh, kết hợp những gì tốt nhất của thuật toán tìm kiếm toàn cục và điều khiển tối ưu cục bộ.

Cấp 1: Bộ Lập kế hoạch Quỹ đạo Toàn cục dựa trên Trí tuệ Bầy đàn (Swarm Intelligence-based Global Planner) Thay vì các thuật toán lập kế hoạch truyền thống, TS. Tiệp đề xuất sử dụng một biến thể của thuật toán Tối ưu hóa Bầy đàn Hạt (Particle Swarm Optimization – PSO). Trong bối cảnh này:

Mỗi “hạt” (particle) trong bầy đàn đại diện cho một quỹ đạo tiềm năng hoàn chỉnh từ điểm đầu đến điểm cuối trong không gian cấu hình của robot.
“Hàm thích nghi” (fitness function) của mỗi hạt (quỹ đạo) được đánh giá dựa trên nhiều tiêu chí: độ dài quỹ đạo (ngắn là tốt), khoảng cách an toàn đến các vật cản, độ trơn của chuyển động (tránh giật), và mức năng lượng tiêu thụ.
Bầy đàn sẽ “bay” trong không gian các quỹ đạo, hội tụ về một quỹ đạo “tốt nhất” trên phương diện toàn cục.

Ưu điểm của PSO là khả năng tìm kiếm song song và thoát khỏi các điểm tối ưu cục bộ tốt hơn nhiều thuật toán khác. Quan trọng hơn, nó có thể chạy lại rất nhanh khi môi trường thay đổi (ví dụ, một vật cản mới xuất hiện), chỉ cần cập nhật hàm thích nghi và để bầy đàn hội tụ lại.

Cấp 2: Bộ Điều khiển Bám Quỹ đạo Thích nghi dựa trên AS-MPC (AS-MPC-based Adaptive Tracking Controller) Quỹ đạo “tốt nhất” do PSO tìm ra sẽ được dùng làm quỹ đạo tham chiếu cho một bộ điều khiển AS-MPC được tinh chỉnh. Tại cấp này, vai trò của AS-MPC là:

Điều khiển robot bám chính xác theo quỹ đạo tham chiếu đã được lập kế hoạch.
Phản ứng tức thời với các nhiễu loạn cục bộ không được bộ lập kế hoạch toàn cục lường trước. Ví dụ: một rung động nhỏ, sự thay đổi ma sát ở khớp nối, hoặc một vật cản nhỏ di chuyển vào rất gần quỹ đạo.
Thích nghi với động học của robot, đặc biệt là khi nó cầm nắm các vật thể có khối lượng khác nhau. Mạng nơ-ron trong AS-MPC sẽ học sự thay đổi trong mô-men quán tính của hệ thống và điều chỉnh tín hiệu điều khiển cho phù hợp. Bộ lọc TKAF sẽ giúp ước lượng chính xác trạng thái của robot bất chấp các sai số của cảm biến.

Sự kết hợp này tạo ra một hệ thống vừa có tầm nhìn chiến lược (nhờ PSO), vừa có khả năng ứng biến chiến thuật (nhờ AS-MPC).

3.3. Kết quả Thực nghiệm và Tầm ảnh hưởng

Đây là công trình đầu tiên mà TS. Tiệp công bố các kết quả thực nghiệm sâu rộng trên một hệ thống robot vật lý (cụ thể là tay máy KUKA LBR iiwa). Các thí nghiệm được thiết kế để kiểm chứng hiệu năng trong các kịch bản phức tạp:

Gắp và đặt trong môi trường lộn xộn: Robot phải tự tìm đường đi để gắp một vật thể mục tiêu giữa nhiều vật cản tĩnh và đặt nó vào một vị trí khác.
Thích nghi với tải trọng thay đổi: Robot lặp lại tác vụ gắp đặt, nhưng với các vật thể có khối lượng từ 0.5kg đến 5kg mà không cần lập trình lại.
Phản ứng với vật cản động: Trong khi robot đang di chuyển, một vật cản bất ngờ được đưa vào đường đi của nó.

Kết quả thật sự ấn tượng. So với các phương pháp kết hợp RRT* và PID, hệ thống của TS. Tiệp:

Giảm thời gian hoàn thành tác vụ trung bình 28% nhờ vào quỹ đạo được tối ưu hóa tốt hơn và chuyển động mượt mà hơn.
Đảm bảo an toàn tuyệt đối, không có va chạm nào xảy ra ngay cả trong kịch bản có vật cản động. Hệ thống có thể dừng lại hoặc tìm một đường đi thay thế nhỏ một cách nhanh chóng.
Duy trì sai số bám quỹ đạo dưới 1mm bất kể tải trọng thay đổi, cho thấy khả năng thích nghi vượt trội của thành phần AS-MPC.

Tầm ảnh hưởng của công trình này là cực kỳ lớn đối với ngành robot học. Nó đã mở đường cho thế hệ robot cộng tác (cobots) an toàn và thông minh hơn. Các nhà máy có thể triển khai robot làm việc sát cạnh con người mà không cần các hàng rào bảo vệ cồng kềnh. Các ứng dụng trong phẫu thuật robot, hậu cần, và dịch vụ cá nhân cũng chứng kiến những bước tiến dựa trên ý tưởng cốt lõi này. Công trình đã chứng minh rằng các lý thuyết điều khiển phức tạp không còn là những khái niệm xa vời mà có thể mang lại giá trị kinh tế và xã hội to lớn.

3.4. Phản biện và Thảo luận về Khả năng Mở rộng

Mặc dù là một thành công lớn, phương pháp này vẫn còn một số điểm cần thảo luận.

Giới hạn ở một tác tử (Single-Agent Limitation): Kiến trúc này được thiết kế hoàn hảo cho một robot đơn lẻ. Câu hỏi được đặt ra là: Điều gì sẽ xảy ra khi chúng ta có nhiều robot cần phải phối hợp với nhau trong cùng một không gian làm việc? Việc lập kế hoạch tập trung (một bộ não PSO cho tất cả) sẽ trở thành một nút thắt cổ chai về tính toán và không có khả năng mở rộng.
Sự phân cấp cứng nhắc: Sự phân chia thành hai cấp “lập kế hoạch” và “điều khiển” tuy hiệu quả nhưng vẫn còn cứng nhắc. Liệu có thể có một kiến trúc thống nhất hơn, nơi việc lập kế hoạch và hành động được tích hợp một cách liền mạch hơn, giống như cách động vật suy nghĩ và vận động không?
Tương tác với Con người: Mặc dù an toàn hơn, hệ thống vẫn xem con người như một “vật cản động” cần tránh. Nó chưa có khả năng thực sự “hiểu” ý định của con người và cộng tác một cách chủ động.

Những câu hỏi mang tính tầm nhìn này đã thôi thúc TS. Nguyễn Quang Tiệp bước vào giai đoạn nghiên cứu thứ ba và cũng là tham vọng nhất trong sự nghiệp của mình.

CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH CÔNG TRÌNH #3 – “KIẾN TẠO TƯƠNG LAI” VỚI CÁC HỆ THỐNG TỰ TRỊ CỘNG TÁC

Tên công trình: “Kiến trúc Nhận thức cho các Tác tử Tự trị Cộng tác: Một Khung phương pháp Thống nhất về Ra quyết định Phi tập trung và Hành vi Trỗi dậy” Tạp chí (giả định): Science, Vol. 372, No. 6545, pp. 941-948, 2021.

4.1. Bối cảnh: Kỷ nguyên của Hệ thống Đa Tác tử (Multi-Agent Systems – MAS)

Đến đầu thập kỷ 2020, thế giới công nghệ chứng kiến sự trỗi dậy của các hệ thống tự trị quy mô lớn: các đội xe tự hành của Waymo, các nhà kho tự động của Amazon với hàng ngàn robot Kiva, các bầy drone trình diễn ánh sáng, và các mạng lưới cảm biến thông minh. Bài toán không còn là điều khiển một robot đơn lẻ, mà là điều phối một tập thể gồm hàng chục, hàng trăm, thậm chí hàng ngàn tác tử tự trị để hoàn thành một mục tiêu chung mà không một tác tử đơn lẻ nào có thể làm được.

Các phương pháp điều khiển tập trung (centralized control), nơi một máy tính trung tâm ra lệnh cho tất cả các tác tử, bộc lộ những điểm yếu chết người:

Nút thắt cổ chai tính toán: Máy tính trung tâm không thể xử lý thông tin và ra quyết định đủ nhanh cho một số lượng lớn tác tử.
Điểm lỗi duy nhất (Single point of failure): Nếu máy tính trung tâm gặp sự cố, toàn bộ hệ thống sẽ sụp đổ.
Thiếu khả năng mở rộng: Việc thêm một tác tử mới vào hệ thống đòi hỏi phải cấu hình lại toàn bộ logic điều khiển.

Vấn đề nghiên cứu mà TS. Tiệp đặt ra mang tầm vóc của một cuộc cách mạng: Làm thế nào để thiết kế một “kiến trúc nhận thức” (cognitive architecture) cho mỗi tác tử tự trị, cho phép chúng tự ra quyết định một cách phi tập trung, nhưng vẫn dẫn đến một hành vi tập thể thông minh, có tổ chức và hiệu quả (hành vi trỗi dậy – emergent behavior)?

4.2. Phương pháp luận: Kiến trúc Nhận thức Phân tán và “Đồng thuận Tiên đoán Phân tán”

TS. Tiệp đã đề xuất một kiến trúc mang tính triết học sâu sắc, lấy cảm hứng từ các hệ thống sinh học như bầy chim, đàn cá hay tập đoàn kiến. Ông lập luận rằng không có “con chim đầu đàn” nào ra lệnh cho cả bầy. Thay vào đó, mỗi cá thể tuân theo một vài quy tắc tương tác cục bộ đơn giản, và từ đó, hành vi phức tạp của cả bầy đàn “trỗi dậy”.

Kiến trúc của ông, được gọi là Decentralized Predictive Cognition (DPC), trang bị cho mỗi tác tử một bộ não thu nhỏ, bao gồm ba mô-đun cốt lõi:

Mô-đun 1: Nhận thức Bản thể (Self-Awareness Module) Đây là một phiên bản rút gọn của hệ thống AS-MPC từ công trình thứ hai. Nó giúp tác tử tự nhận thức về trạng thái của chính mình, dự đoán chuyển động của bản thân, và thích nghi với các đặc tính động học riêng. Về cơ bản, nó trả lời câu hỏi: “Tôi là ai và tôi có thể làm gì trong vài giây tới?”

Mô-đun 2: Nhận thức Bối cảnh Cục bộ (Local Context-Awareness Module) Tác tử sử dụng các cảm biến của mình (camera, LiDAR, …) để xây dựng một mô hình cục bộ về môi trường xung quanh, bao gồm các vật cản tĩnh và các tác tử khác trong tầm cảm nhận. Nó không cần biết về toàn bộ thế giới, chỉ cần biết về “hàng xóm” của mình.

Mô-đun 3: Cơ chế “Đồng thuận Tiên đoán Phân tán” (Distributed Predictive Consensus – DPC) Đây là trái tim của toàn bộ kiến trúc và là đóng góp đột phá nhất. Thay vì một bộ lập kế hoạch trung tâm, TS. Tiệp đề xuất một cơ chế thương lượng phi tập trung.

Phát sóng Ý định: Tại mỗi chu kỳ quyết định, mỗi tác tử sử dụng Mô-đun 1 và 2 để tính toán một vài quỹ đạo “ích kỷ” tiềm năng cho bản thân trong một chân trời ngắn, tối ưu hóa cho mục tiêu cục bộ của nó (ví dụ, đi đến điểm đích nhanh nhất). Sau đó, nó “phát sóng” (broadcast) các quỹ đạo dự định này cho các hàng xóm trong tầm liên lạc.
Đánh giá và Phản hồi: Mỗi tác tử khi nhận được ý định của hàng xóm sẽ mô phỏng các quỹ đạo đó trong mô hình cục bộ của mình để phát hiện các xung đột tiềm tàng (va chạm trong tương lai). Nó sẽ tính toán một “điểm xung đột” và gửi phản hồi lại cho các tác tử liên quan.
Hội tụ về Đồng thuận: Dựa trên phản hồi nhận được, mỗi tác tử sẽ điều chỉnh lại bài toán tối ưu của mình, thêm vào đó một thành phần chi phí mới: “chi phí xã hội” (social cost), nhằm giảm thiểu xung đột đã được dự đoán. Quá trình phát sóng – đánh giá – điều chỉnh này lặp lại vài lần trong một chu kỳ quyết định cực ngắn, cho đến khi các quỹ đạo dự định của các tác tử lân cận hội tụ về một trạng thái “đồng thuận” (không còn xung đột dự đoán).

Toàn bộ quá trình này diễn ra một cách hoàn toàn phi tập trung. Không có ai ra lệnh cho ai. Sự phối hợp trật tự của cả bầy đàn là một hành vi trỗi dậy từ hàng ngàn cuộc “thương lượng” cục bộ diễn ra đồng thời.

4.3. Tầm ảnh hưởng Cách mạng: Định hình lại Logistics, Cứu hộ và Tương tác Người-Máy

Công trình này, được công bố trên tạp chí Science danh giá, đã gây ra một tiếng vang lớn vượt ra ngoài lĩnh vực điều khiển và robot học. Các mô phỏng quy mô lớn với hàng ngàn tác tử cho thấy kiến trúc DPC có thể tạo ra các hành vi tập thể cực kỳ phức tạp và hiệu quả:

Logistics tự động: Một đội robot trong nhà kho có thể tự tổ chức thành các “luồng giao thông” hai chiều một cách tự nhiên mà không cần các vạch kẻ đường được lập trình sẵn.
Tìm kiếm và cứu nạn: Một bầy drone có thể tự động tỏa ra để bao phủ một khu vực tìm kiếm một cách tối ưu, và sau đó tập trung lại khi một trong số chúng tìm thấy mục tiêu.
Nông nghiệp chính xác: Các robot nông nghiệp có thể phối hợp với nhau để gieo hạt, tưới nước và thu hoạch trên một cánh đồng lớn mà không dẫm đạp lên nhau.

Tầm ảnh hưởng của nó là định hình lại tư duy thiết kế cho gần như mọi hệ thống tự trị quy mô lớn. Nó cung cấp một giải pháp khả thi cho bài toán khả năng mở rộng (scalability) và khả năng phục hồi (resilience). Nếu một tác tử bị hỏng, hệ thống vẫn tiếp tục hoạt động, các tác tử khác sẽ tự động điều chỉnh hành vi để lấp vào khoảng trống.

4.4. Phản biện và Các Vấn đề Triết học/Đạo đức

Sức mạnh của DPC cũng đi kèm với những câu hỏi hóc búa mang tính triết học và đạo đức.

Tính giải thích được (Explainability): Hành vi trỗi dậy của cả bầy đàn, mặc dù hiệu quả, lại rất khó để giải thích hay dự đoán một cách chính xác từ các quy tắc cục bộ. Nếu một hệ thống DPC gây ra tai nạn, việc truy tìm “lỗi” thuộc về ai hay thành phần nào là cực kỳ khó khăn. Nó là một dạng “hộp đen” tập thể.
Sự an toàn và kiểm soát: Liệu có khả năng xảy ra các hành vi trỗi dậy tiêu cực, không mong muốn không? Làm thế nào con người có thể “ra lệnh” hoặc “can thiệp” vào một hệ thống phi tập trung khi cần thiết? Ai là người chịu trách nhiệm cuối cùng?
Tiềm năng vũ khí hóa: Một bầy drone tự trị, có khả năng phối hợp tấn công theo kiến trúc DPC, sẽ là một loại vũ khí đáng sợ và đặt ra những câu hỏi đạo đức cấp bách về chiến tranh tự động.

Những vấn đề này không làm giảm đi giá trị khoa học của công trình, mà ngược lại, nó cho thấy tầm vóc của một khám phá có khả năng định hình lại xã hội, buộc chúng ta phải đối mặt với những câu hỏi nền tảng về mối quan hệ giữa con người và trí tuệ nhân tạo.

CHƯƠNG 5: TẦM ẢNH HƯỞNG TỔNG THỂ, DI SẢN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN TƯƠNG LAI

Nhìn lại hành trình khoa học qua ba công trình cột mốc, có thể thấy rõ di sản của Tiến sĩ Nguyễn Quang Tiệp không chỉ nằm ở các phương trình toán học hay các dòng mã nguồn, mà ở một tầm nhìn xuyên suốt và một triết lý nhất quán về sự tự trị.

5.1. Di sản của một Mô hình Tư duy

“Bộ ba Tiệp về Hệ thống Thích nghi” đã vẽ nên một lộ trình mạch lạc cho sự tiến hóa của các hệ thống thông minh:

Làm chủ sự bất định ở cấp độ đơn lẻ: Công trình đầu tiên đã dạy cho máy móc cách đối phó với một thế giới không hoàn hảo, không chắc chắn. Nó là bước đi từ sự ngây thơ của mô hình lý tưởng đến sự khôn ngoan của việc chấp nhận và thích nghi với thực tại.
Chuyển lý thuyết thành giá trị thực tiễn: Công trình thứ hai đã chứng minh rằng sự khôn ngoan đó có thể được chuyển hóa thành các công cụ hữu ích, tạo ra các robot an toàn hơn, hiệu quả hơn, mang lại lợi ích kinh tế và xã hội cụ thể.
Kiến tạo trí tuệ tập thể: Công trình thứ ba đã nâng tầm khái niệm, từ một cá thể thông minh đơn lẻ sang một xã hội thông minh. Nó chỉ ra rằng sự phối hợp phức tạp không nhất thiết phải đến từ mệnh lệnh từ trên xuống, mà có thể trỗi dậy từ sự tương tác phi tập trung.

Di sản lớn nhất của ông là đã cung cấp cho cộng đồng khoa học một bộ công cụ và một khung phương pháp luận để xây dựng các hệ thống tự trị thực sự. Ông đã thay đổi câu hỏi từ “Làm sao để ra lệnh cho robot một cách chính xác nhất?” thành “Làm sao để tạo ra các điều kiện để robot tự hành xử một cách thông minh nhất?”.

5.2. Hướng phát triển Tương lai được Mở ra

Các công trình của TS. Tiệp, giống như mọi công trình khoa học vĩ đại khác, đặt ra nhiều câu hỏi hơn là trả lời. Chúng đã mở ra vô số hướng nghiên cứu mới mà các thế hệ nhà khoa học tiếp theo đang và sẽ theo đuổi:

Tương tác Người-Máy Cộng sinh (Symbiotic Human-Agent Interaction): Làm thế nào để tích hợp con người vào “xã hội” DPC? Thay vì chỉ là một tác tử khác, con người có thể đóng vai trò là “người điều phối”, “người hướng dẫn”, giao tiếp với cả bầy đàn thông qua các giao diện tự nhiên để định hướng hành vi trỗi dậy của chúng.
Học tập suốt đời trong Hệ thống Phân tán (Lifelong Learning in Distributed Systems): Làm thế nào để một tập thể các tác tử có thể cùng nhau học hỏi từ kinh nghiệm chung của chúng và ngày càng trở nên thông minh hơn theo thời gian, mà không cần sự can thiệp của con người?
Đạo đức và Quản trị AI Phân tán (Ethics and Governance of Decentralized AI): Phát triển các khung lý thuyết và kỹ thuật để đảm bảo các hệ thống DPC hoạt động một cách an toàn, công bằng và có thể giải thích được. Đây là một thách thức liên ngành, đòi hỏi sự hợp tác giữa các nhà khoa học máy tính, luật sư, nhà triết học và các nhà hoạch định chính sách.
Nền tảng Vật lý cho Trí tuệ Trỗi dậy (Physical Substrate for Emergent Intelligence): Nghiên cứu các loại vật liệu thông minh, robot mềm (soft robotics) có khả năng tự thay đổi hình dạng và chức năng, tạo ra các hệ thống mà ở đó, ranh giới giữa “phần cứng” và “phần mềm”, giữa “cơ thể” và “trí tuệ” trở nên mờ nhạt, giống như trong các hệ thống sinh học.

KẾT LUẬN

Thông qua việc phân tích chuyên sâu ba công trình nghiên cứu giả định nhưng mang tính đại diện cao, chúng ta có thể khẳng định rằng tầm ảnh hưởng của Tiến sĩ Nguyễn Quang Tiệp đối với ngành lý thuyết điều khiển và robot học tự trị là vô cùng sâu sắc và mang tính chuyển đổi. Từ viên đá nền tảng lý thuyết về điều khiển thích nghi trong môi trường bất định, đến việc ứng dụng thành công vào robot công nghiệp, và cuối cùng là kiến tạo nên một mô hình đột phá cho trí tuệ tập thể phi tập trung, ông đã không ngừng đẩy lùi các giới hạn của những gì được cho là có thể.

Di sản của ông không chỉ là những thuật toán cụ thể như AS-MPC hay kiến trúc DPC, mà là sự thay đổi căn bản trong mô hình tư duy về tự trị. Ông đã dạy chúng ta rằng để tạo ra trí thông minh thực sự, chúng ta không nên cố gắng áp đặt một trật tự tuyệt đối từ trên xuống, mà hãy học hỏi từ tự nhiên, tạo ra những quy tắc tương tác cục bộ đơn giản và để cho sự phức tạp và trật tự trỗi dậy một cách tự nhiên. Hành trình khoa học của ông là một minh chứng hùng hồn cho sức mạnh của tư duy liên ngành, sự kiên trì theo đuổi một tầm nhìn dài hạn và lòng dũng cảm để đặt ra những câu hỏi lớn. Tương lai của các hệ thống tự trị, từ những chiếc xe tự lái trên đường phố đến các bầy robot khám phá các hành tinh xa xôi, chắc chắn sẽ còn mang đậm dấu ấn từ di sản trí tuệ mà Tiến sĩ Nguyễn Quang Tiệp đã để lại.