Представлен ИИ, который самостоятельно учит роботов ходить

Для того, чтобы роботизированый механизм научился ходить, недостаточно просто «приделать» к нему несколько ног. Обучение передвижению — очень сложный процесс, отнимающий у разработчиков массу времени. Но теперь этот вопрос будет решать искусственный интеллект, ведь группа экспертов создала универсальные алгоритмы, помогающие ИИ учить роботов любой конфигурации перемещаться. При этом вмешательство человека в этот процесс не требуется.

За разработкой стоит команда ученых из Калифорнийского университета в Беркли и группа экспертов Google Brain, одного из исследовательских подразделений Google по искусственному интеллекту. Их новая система обучила четвероногого робота пересекать как знакомую местность, так и незнакомую.

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

«Глубокое обучение с подкреплением может быть использовано для автоматизации ряда задач. Если мы сможем научить робота походке с нуля в реальном мире, мы можем создать контроллеры, которые идеально адаптированы к каждому роботу и даже к отдельным ландшафтам, позволяя достигать лучшей маневренности, энергоэффективности и надежности.» — заявили ученые.

Обучение с подкреплением — это, по сути, метод кнута и пряника адаптированный для ИИ. Он использует вознаграждение или наказание при достижении или не достижении целей.

«Глубокое обучение с подкреплением широко используется для тренировки ИИ и даже для передачи данных реальным роботам, но это неизбежно влечет за собой некоторую потерю производительности из-за несоответствий в моделировании и требует активного вмешательства. Использование таких алгоритмов в реальном времени оказалось непростой задачей.»

Для экспериментов ученые взяли робота Minitaur. Они разработали систему, состоящую из рабочей станции, которая обновляла данные нейронной сети, загружала информацию в Minitaur и выгружала обратно. Чип NVIDIA Jetson TX2 на борту робота отвечал за обработку информации. Робот шагал на протяжении 2 часов и сделал 160 000 шагов. За это время алгоритм вознаграждал робота за перемещение вперед и наказывал, если он застревал на месте или давал очень большой крен в сторону. В итоге был создан алгоритм движения, позволивший роботу в любой ситуации выбирать оптимальную траекторию движения.

«Насколько нам известно, этот эксперимент является первым примером применения обучения с подкреплением, который позволяет научить робота ходить.»

Еще больше интересных и эксклюзивных новостей на тему ИИ и высоких технологий вы можете прочитать в нашем новостном канале в Яндекс.Дзен.

{
«@context»: «http://schema.org»,
«@type»: «Article»,
«name»: «Представлен ИИ, который самостоятельно учит роботов ходить»,
«headline»: «Представлен ИИ, который самостоятельно учит роботов ходить»,
«author»: {
«@type»: «Person»,
«name»: «Владимир Кузнецов»
},
«datePublished»: «2019-01-02 19:00:33»,
«dateModified»: «2019-01-02 10:40:58»,
«image»: [«https://hi-news.ru/wp-content/uploads/2019/01/robot-650×366.jpg»],
«mainEntityOfPage»: «https://hi-news.ru/technology/predstavlen-ii-kotoryj-samostoyatelno-uchit-robotov-xodit.html»,
«publisher»: {
«@type»: «Organization»,
«name»: «Hi-News.ru»,
«logo»: {
«@type»: «ImageObject»,
«url»: «https://hi-news.ru/wp-content/themes/101media/img/hi-apps_mini.jpg»
}
}
}