• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
03.03.2020, 10:54
Денис Гордеев
1
12,8 тыс

В Google создали алгоритм, позволяющий четвероногим роботам за несколько часов обучиться ходьбе

❋ 4.1

Устройство смогло за несколько часов разобраться, как ходить по ажурному резиновому коврику и мягкой «пенке» с эффектом памяти.

Робот в процессе обучения
Робот в процессе обучения / © Google Robotics / Автор: Ирина Мельникова

Инженеры проекта Google Robotics совершили заметный прорыв в обучении роботов хождению. Усовершенствовав существующие алгоритмы, они создали четвероногого робота, который самостоятельно научился ходить в разных направлениях и поворачиваться. При этом степень человеческого вмешательства в процесс была минимальной.

Обычно алгоритмы обучают и тестируют при помощи компьютерной симуляции, а затем импортируют в устройство. На этот раз разработчики решили отказаться от первоначального тестирования в виртуальной среде. Вместо этого они использовали обучение с подкреплением в реальном мире. Статью о своей работе инженеры выложили на портале ArXiv.org в виде препринта.

Робота запустили на ограниченную территорию и заставили разучивать несколько действий. Как только он добирался до края зоны обучения, то тут же разворачивался обратно без помощи исследователей. Также инженеры добавили в программное обеспечение жестко заданный алгоритм, который позволял аппарату возвращаться в устойчивое положение после падений.

Настройка алгоритмов помогла роботам обучаться с минимальным вмешательством человека / © Youtube — Sehoon Ha

Сначала устройство тестировали на плоской поверхности: чтобы разобраться, как передвигаться по ней, роботу понадобилось около полутора часов. Затем задачу усложнили, запустив устройство на ажурный резиновый половик и на мягкий коврик с эффектом памяти. Для обучения ходьбе по этим поверхностям роботу понадобилось 4,5 и 5,5 часа соответственно.

«Получая возможность обучаться автономно, роботы приближаются к возможности учиться в реальном мире, в котором мы живем, а не в лаборатории», — говорит одна из авторов проекта Челси Финн. В дальнейшем исследователи хотят приспособить алгоритмы для тренировки различных типов роботов и совместного обучения нескольких роботов в ограниченном пространстве.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

9 августа, 10:53
Редакция Naked Science

Американское Министерство войны продолжает публиковать документы и видеозаписи о наблюдении неопознанных летающих объектов. Как и ранее, происхождение объектов из наблюдений неясно, но достаточно очевидно, что как минимум часть из них не относятся к известным сегодняшней науке природным феноменам.

8 августа, 09:23
Максим Абдулаев

Американские палеонтологи собрали первую научно достоверную копию скелета Deinosuchus schwimmeri — суперхищника длиной 9,5 метра, обитавшего в меловом периоде. В процессе реконструкции ученые провели ревизию уже найденных окаменелостей, упразднили один сомнительный вид и описали новый. В итоге исследователи классифицировали животное как предка аллигаторов, а еще нашли у него интересные анатомические особенности пока неясного назначения.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

9 августа, 10:53
Редакция Naked Science

Американское Министерство войны продолжает публиковать документы и видеозаписи о наблюдении неопознанных летающих объектов. Как и ранее, происхождение объектов из наблюдений неясно, но достаточно очевидно, что как минимум часть из них не относятся к известным сегодняшней науке природным феноменам.

8 августа, 09:23
Максим Абдулаев

Американские палеонтологи собрали первую научно достоверную копию скелета Deinosuchus schwimmeri — суперхищника длиной 9,5 метра, обитавшего в меловом периоде. В процессе реконструкции ученые провели ревизию уже найденных окаменелостей, упразднили один сомнительный вид и описали новый. В итоге исследователи классифицировали животное как предка аллигаторов, а еще нашли у него интересные анатомические особенности пока неясного назначения.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

4 августа, 12:03
Александр Березин

Остров Пекан недалеко от Мексиканского залива в Луизиане вскоре перейдет в собственность компании Илона Маска. Здесь будет новый космодром для Starship, почти в 20 раз больше, чем в Бока-Чике, где уже стоят две стартовых площадки. Уникальное местоположение позволит компании попытаться реализовать амбициозную цель о запуске миллиона низкоорбитальных спутников на орбиты, где сегодня находится подавляющее меньшинство спутников Земли.

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий
Venya Krabov
04.03.2020
Но на виртуальной модели обучать гораздо быстрее, дешевле и во всех смыслах лучше. Кроме того, что нужно делать виртуальную модель. Но как эксперимент прикольно.