Pentru ca un mecanism robotic să învețe să meargă, nu este suficient să „atașați” mai multe picioare de el. Învățarea mișcării este un proces foarte complex, care necesită dezvoltatorilor mult timp. Dar acum această problemă va fi rezolvată prin inteligență artificială, deoarece un grup de experți au creat algoritmi universali care ajută AI să învețe roboți de orice configurație să se miște. În acest caz, intervenția umană în acest proces nu este necesară.
În spatele dezvoltării se află o echipă de oameni de știință de la Universitatea California din Berkeley și un grup de experți de la Google Brain, unul dintre brațele de cercetare ale Google privind inteligența artificială. Noul lor sistem a antrenat robotul cu patru picioare pentru a traversa atât terenurile cunoscute, cât și cele necunoscute.
Învățarea la armare este, în esență, o metodă de morcov și stick adaptată pentru AI. El folosește recompensa sau pedeapsa pentru atingerea sau nu atingerea obiectivelor.
Pentru experimente, oamenii de știință au luat robotul Minitaur. Ei au dezvoltat un sistem care a constat dintr-o stație de lucru care a actualizat datele rețelei neuronale, a încărcat informațiile în Minitaur și a descărcat-o înapoi. Chipul NVIDIA Jetson TX2 de la bordul robotului a fost responsabil de procesarea informațiilor. Robotul a mers 2 ore și a făcut 160.000 de pași. În acest timp, algoritmul a răsplătit robotul pentru a merge mai departe și l-a pedepsit dacă a rămas blocat în loc sau a dat o rolă foarte mare în lateral. Drept urmare, a fost creat un algoritm de mișcare care a permis robotului să aleagă traiectoria optimă a mișcării în orice situație.
Vladimir Kuznetsov
