Роботы с четырьмя ногами стали умнее благодаря компьютерной симуляции |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-10-04 16:47 Безо всяких сомнений, четвероногие роботы движутся по земле гораздо увереннее, чем двуногие. Они могут легко встать после падения, тогда как споткнувшийся робот с двумя ногами может упасть и несколько минут барахтаться на полу в попытках снова встать и выпрямиться. Исследователи из Швейцарии, разработавшие четвероногого робота-собаку ANYmal, придумали, как сделать его лучше. Вместо того, чтобы обучать его новым движениям в реальности, они позволили ему обучаться самостоятельно внутри компьютерной симуляции. Результат нового подхода к обучению впечатляет: робот начал двигаться на 25% быстрее, а если его сильно толкнуть — он легко встает на ноги, удерживает равновесие или вовсе отскакивает от удара. Всему этому ANYmal научился в компьютерной симуляции с различными ситуациями, с которыми ему приходилось справляться методом проб и ошибок. По словам сотрудника ETH Zurich Джемина Хванбо, робот состоит из множества механизмов и сталкивается с бесчисленным количеством ситуаций, поэтому разработать алгоритм для каждой из них вручную было бы практически невозможно. Для создания виртуального пространства для тренировок потребовался обычный компьютер. Обучение проходило в тысячи раз быстрее, чем в реальном мире, так что разработчики сэкономили кучу времени и сил, не напрягая программистов. Исследователи отметили, что компьютерное моделирование можно использовать не только в случае с ANYmal, но и с другими четвероногими роботами. По словам профессора Криса Аткесона из Университета Карнеги-Меллона, команда ETH Zurich сделала большой вклад в робототехнику — уменьшила стоимость программирования, которая в этой сфере ценится очень высоко. Многим наверняка интересно — зачем нужны четвероногие роботы? Ответ был дан в ноябре 2018 года — они могут быть очень полезны в местах, где обычные люди попросту отказались бы работать. Одно из таких мест — морская электростанция в Северном море, где очень скучно и многую работу выполняет автоматика. Источник: hi-news.ru Комментарии: |
|