Вчені представили робота, який вміє балансувати і зберігати рівновагу навіть в складних умовах, які змінюються по ходу експерименту. Для цього вони навчали ШІ на біговій доріжці і скейтборді.
Розробники ШІ відзначили, що вони створили основу для керування роботами на чотирьох ногах. Вона адаптується краще, ніж більш традиційні моделі управління пересуваннями роботів. Щоб показати новий функціонал, який підлаштовується під навколишні умови в режимі реального часу, дослідники показали як пристрій ковзає по поверхнях, катається на скейтборді і бігає по біговій доріжці з нахилом.
«Наша розробка вчить контролер, який може адаптуватися до змін навколишнього середовища по ходу руху. Це можуть бути і нові сценарії, які ми не вивчали під час навчання. Так контролер стає на 85% більше енергоефективним і надійним в порівнянні з традиційними методами, – відзначають дослідники. – Під час виведення, високорівневий контролер повинен оцінювати тільки невелику багаторівневу нейронну мережу, їй не потрібна модель управління і прогнозування (MPC), яка могла б знадобитися для оптимізації довгострокової продуктивності ».
Модель навчається руху за допомогою бігової доріжки, яка складається з двох стрічок – їх швидкість змінюється незалежно один від одного, але робот все одно зберігає рівновагу. Потім це тренування в симуляції переноситься на робота Laikago в реальному світі. Дослідники випустили спеціальне відео про симуляції і лабораторних роботів для популяризації технології.
У цьому дослідженні взяли участь експерти в галузі ШІ з компанії Nvidia, Каліфорнійського університету, Техаського університету в Остіні і Університету Торонто. Їх розробка містить контролер високого рівня, який використовує посилення навчання, і контролер нижчого рівня, заснований на моделі ШІ.
Натхнення: hightech.fm