Чотириногий робот DyRET, розроблений інженерами з університету Осло, поступово вчиться ходити по різних поверхнях: льоду, каменів, піску.
Поставлений на новий тип поверхні, робот починає вчитися на своїх помилках, пробує різні кути нахилу кінцівок, довжину кроку, іноді падає, накопичує дані, аналізує їх і в кінці кінців знаходить оптимальну стратегію.
Освоївши нову поверхню, робот починає працювати над енергоефективністю. Якщо заряд батареї дозволяє, він рухається з максимальною швидкістю, роблячи великі кроки, що вимагають великих витрат енергії. Якщо батарея сідає, робот скорочує довжину кроків, але ногами перебирає частіше.
DyRET — приклад еволюції робота. У природі окремі особини не еволюціонують, але ознаки, що дозволяють одній особині вижити, дозволяють їй передати свої гени нащадкам, і так закріплюються в популяції.
«Еволюція» робота відбувається по мірі того, як він пробує різні стратегії — у разі DyRET, стратегії руху, — відбраковує невдалі і запам’ятовує вигідні. Еволюційний метод навчання роботів — мабуть, найперспективніший з існуючих; він дозволяє економити людиногодини роботи програмістів. У самонавчаючих роботах використовуються алгоритми машинного навчання. Серед інших відомих прикладів еволюціонуючих роботів — маніпулятор BAXTER, розроблений інженерами з університету Карнегі-Меллона, який самостійно навчився досить вправно вистачати предмети різної форми і маси.
Натхнення: www.popmech.ru