DigiKey và Shawn Hymel là chuyên gia có tầm ảnh hưởng trong lĩnh vực kỹ thuật tổ chức hội thảo trực tuyến và chuỗi video về học tăng cường (reinforcement learning) với robot tự cân bằng 

Hội thảo thực hành trực tuyến miễn phí sẽ diễn ra vào ngày 13 tháng 8 tới đây..

DigiKey là nhà phân phối toàn cầu hàng đầu về linh kiện điện tử và sản phẩm tự động hóa, sẽ tổ chức một hội thảo trực tuyến cùng Shawn Hymel với chủ đề: “Huấn luyện robot tự cân bằng bằng phương pháp học tăng cường” đăng ký theo link “Train a balance bot with reinforcement learning,” dự kiến diễn ra vào Thứ Năm, ngày 13 tháng 8 năm 2026, lúc 10 giờ sáng (giờ CDT). Sự kiện trực tuyến miễn phí kéo dài 90 phút này là một buổi hội thảo thực hành về robot và AI, giúp người tham gia làm quen với lĩnh vực học tăng cường (RL) đang ngày càng phát triển.

Hội thảo miễn phí vào Thứ Năm, ngày 13 tháng 8, DigiKey và Shawn Hymel sẽ hướng dẫn người tham gia quy trình huấn luyện robot tự cân bằng sử dụng phương pháp học tăng cường (RL) và triển khai robot đó trên phần cứng thực tế. Một chuỗi video đi kèm sẽ giúp các sinh viên củng cố kiến ​​thức và mở rộng nội dung hướng dẫn thực hành này.

Học tăng cường (Reinforcement Learning – RL) là một lĩnh vực mạnh mẽ trong học máy, giúp các tác tử (agent) học cách ra quyết định thông qua việc tương tác với môi trường và tối đa hóa tín hiệu phần đạt được. Công nghệ này cho phép robot học các hành vi phức tạp—như giữ thăng bằng, đi lại và phục hồi sau khi ngã—hoàn toàn trong môi trường mô phỏng trước khi thực sự vận hành trên phần cứng thực tế.

Tại buổi hội thảo, Hymel sẽ hướng dẫn người tham gia quy trình huấn luyện một robot tự cân bằng sử dụng RL và triển khai nó trên phần cứng thực tế. Người tham gia sẽ học cách:

• Nhập mô hình 3D của robot M5Stack Bala-C vào trình mô phỏng vật lý MuJoCo
• Huấn luyện chính sách mạng thần kinh (neural network policy) sử dụng lộ trình học PPO đa giai đoạn
• Triển khai mạng actor đã được huấn luyện lên vi điều khiển ESP32 bằng nền tảng Arduino
• Hiểu về quy trình chuyển đổi từ mô phỏng sang thực tế (sim-to-real pipeline) – một kỹ năng nền tảng để ứng dụng các kỹ thuật AI hiện đại vào lĩnh vực robot vật lý

“Học tăng cường đã nhanh chóng trở thành một công cụ đầy hứa hẹn trong nhiều ứng dụng hiện đại,” ông David Sandys, Giám đốc cấp cao phụ trách mảng hỗ trợ kỹ thuật và kết nối cộng đồng tại DigiKey chia sẻ. “Đây là một lĩnh vực phức tạp và đang phát triển mạnh mẽ, nên việc xác định điểm khởi đầu có thể gặp nhiều khó khăn. Chính vì vậy, chúng tôi rất trân trọng sự hợp tác với Shawn Hymel để mang đến buổi hội thảo giáo dục này tới với khách hàng và cộng đồng sinh viên; qua đó chia sẻ cách thức bắt đầu cũng như những lợi ích thiết thực khi nắm vững kiến ​​thức này.”

“Hầu hết các phòng thí nghiệm robot lớn đều đã chuyển sang sử dụng học tăng cường (reinforcement learning – RL) để xây dựng hệ thống điều khiển và ra quyết định mạnh mẽ, tích hợp AI cho robot của họ, từ loại bốn chân đến hai chân,” Hymel chuyên gia hướng dẫn kiêm người sáng tạo nội dung cho biết. “Tuy nhiên, RL vẫn là một lĩnh vực khó tiếp cận. Việc huấn luyện một chiến lược điều khiển (policy) có thể đòi hỏi hàng triệu bước mô phỏng, và việc thiết lập hàm phần thưởng (reward function) chuẩn xác vừa là khoa học, vừa là nghệ thuật. Hội thảo trực tuyến này sẽ giúp giảm bớt rào cản cho bất kỳ ai muốn tự chế tạo robot sử dụng RL.”

Những ai muốn thực hành theo nội dung hội thảo được khuyến khích chuẩn bị sẵn robot M5Stack Bala-C Balance Bot hoặc M5Stack Bala2 Fire Self-Balancing Robot. Nếu không thể tham dự trực tiếp, bạn vẫn nên đăng ký; video ghi lại buổi hội thảo sẽ được gửi đến tất cả những người đã đăng ký sau khi sự kiện kết thúc. Chương trình mở cửa đăng ký miễn phí cho tất cả mọi người.

DigiKey cũng vừa ra mắt phần đầu tiên trong loạt video giáo dục gồm sáu phần trên YouTube, hợp tác cùng Hymel nhằm hỗ trợ các kỹ sư, người đam mê công nghệ và sinh viên làm quen với lĩnh vực robot và RL. Toàn bộ loạt video sẽ hướng dẫn người xem quy trình huấn luyện robot bằng các kỹ thuật RL hiện đại, từ khâu mô phỏng đến triển khai trên phần cứng thực tế. Khi hoàn thành loạt video, người xem sẽ sở hữu một robot tự cân bằng điều khiển từ xa đã tự học được chiến lược điều khiển của riêng mình, hoàn toàn thông qua quá trình thử và sai trong môi trường mô phỏng. Người xem cũng có thể tham khảo bài hướng dẫn chi tiết tại trang Maker.io site của DigiKey.

Hội thảo trực tuyến và loạt video này tiếp tục khẳng định cam kết của DigiKey trong việc cung cấp các nguồn tài nguyên hữu ích và nội dung giáo dục cho kỹ sư, nhà thiết kế, người làm sáng tạo (maker) và sinh viên. Để biết thêm thông tin về các nguồn tài nguyên và nội dung giáo dục khác, vui lòng truy cập DigiKey.com.