Созданный как робот-собака, обученный дроид ходит как настоящее существо.
Робот-собака, идущая по дороге
Джозеф Хамфрис/Университет Лидса
Исследователи из Лидского университета разработали систему искусственного интеллекта, которая позволяет четвероногому роботу адаптировать свой стиль ходьбы и имитировать движения настоящего животного в незнакомой местности.
Благодаря этой технологии робот может самостоятельно менять характер своих движений, не требуя вмешательства человека, который бы подсказывал ему, когда и как менять шаг. Эта функция отсутствует в роботах текущего поколения, что делает его первой в своём роде машиной.
Эта новаторская технология меняет правила игры для шагающих роботов, поскольку их можно использовать в опасных местах, где под угрозой находятся человеческие жизни, например, при выводе из эксплуатации ядерных объектов или в поисково-спасательных операциях.
Фундаментальный вопрос
Чтобы научить робота перемещаться по неизведанным местностям, которых он никогда раньше не видел, исследователи черпали вдохновение у таких животных, как собаки, кошки и лошади.
Животные, упомянутые выше, умеют адаптироваться к различным ландшафтам, поэтому они были выбраны для данного исследования. Чтобы реагировать на различные ситуации, эти животные меняют способ передвижения, экономя энергию и сохраняя равновесие.
Исследователи разработали структуру для обучения роботов переходу между бегом рысью, прыжками и другими видами спорта, подобно тому, как это делают млекопитающие.
Профессор Чжоу, старший автор исследования из факультета компьютерных наук Университетского колледжа в Лондоне, сказал: «Это исследование было вызвано фундаментальным вопросом: что, если бы шагающие роботы могли двигаться инстинктивно, как это делают животные?»
«Вместо того чтобы обучать роботов выполнению конкретных задач, мы хотели наделить их стратегическим интеллектом, который животные используют для адаптации своей походки, используя такие принципы, как равновесие, координация и энергоэффективность», — добавил он.
«Наша долгосрочная цель — разработка систем искусственного интеллекта, включая человекоподобных роботов, которые будут двигаться, адаптироваться и взаимодействовать с такой же гибкостью и устойчивостью, как животные и люди», — продолжил он.
Готовы к реальному миру
Используя те же стратегии передвижения, что и животные, робот с искусственным интеллектом быстро учится менять походку в зависимости от рельефа. Получив прозвище «Кларенс», он освоил этот навык всего за девять часов — гораздо быстрее, чем большинство молодых животных.
Джозеф Хамфрис, научный сотрудник Школы машиностроения в Лидсе, объяснил, как данная структура может позволить роботам менять свой шаг на разных рельефах без каких-либо изменений, необходимых для системы.
«Эта глубокая система обучения с подкреплением обучает стратегиям походки и поведению, вдохновленным реальными животными (или «биологически вдохновленным»), таким как экономия энергии, корректировка движений по мере необходимости и память походки, чтобы достичь высокоадаптируемого и оптимального движения, даже в никогда ранее не встречавшихся условиях», — сказал он.
«Всё обучение проходит в режиме симуляции. Вы отрабатываете политику на компьютере, затем переносите её на робота, и он работает так же эффективно, как и на тренинге», — пояснил он.
Большинство агентов ИИ хорошо осваивают одну задачу, но испытывают трудности при изменении окружающей среды. Исследователи улучшили этот показатель, научив ИИ естественным движениям животных, включая смену походки, запоминание закономерностей и адаптацию к новой местности.
Это делает робота готовым к использованию в реальных условиях сразу после симуляции — дополнительная настройка не требуется.
Робот-собака имитирует природу
Инженеры используют биомимикрию – имитацию природы – для решения сложных задач мобильности. Робот, имитирующий реальных животных для навигации, – это важное решение для исследования планет, сельского хозяйства и осмотра инфраструктуры.
Этот эксперимент также дает представление о том, как биологический интеллект может помочь улучшить робототехнические системы вместо того, чтобы использовать машины и датчики на животных, помещая их в опасные условия вместо того, чтобы защищать человеческие жизни.
Робот практиковался в использовании глубокого обучения с подкреплением в сотнях сред с двумя целями: передвигаться разными походками и выбирать наилучшую походку для данной местности.
В качестве ландшафтов использовались древесная щепа, камни, разросшиеся корни и хлипкие брёвна. Его ноги также многократно ударяли щёткой, чтобы проверить его способность восстанавливаться после резких падений. Для управления роботом команда использовала запрограммированный маршрут или джойстик, похожий на те, что используются в видеоиграх.
Хотя пока что система была протестирована только на одном роботе размером с собаку, основные идеи могут быть применимы ко многим четвероногим роботам, если они имеют схожую форму тела и к ним можно применять те же методы, вдохновленные животными, независимо от размера или веса.
Исследование опубликовано в журнале Nature Machine Intelligence.
Sourse: interestingengineering.com
