Станут более умными: Google разработал уникальный алгоритм для роботов

Нет сомнений в том, что роботы будут играть все более важную роль в нашей жизни в будущем, но чтобы добраться до стадии, когда они могут быть действительно полезными, еще предстоит решить ряд задач, включая навигацию без вмешательства человека. Современные алгоритмы позволят роботу научиться передвигаться, но этот процесс запутан и требует большего участия человека: либо при поднятии робота, когда он падает, либо при перемещении обратно в его тренировочное пространство, когда он уходит. Но новое исследование от Google может сделать этот процесс обучения намного более простым.

Успешно настроив существующие алгоритмы, исследователи из Google Robotics смогли получить четырехногого робота, который научился ходить вперед, назад и поворачиваться самостоятельно в течение нескольких часов. Прежде всего, они покончили с моделированием среды. Как правило, прежде чем робот получит возможность научиться ходить, алгоритмы тестируются на виртуальном роботе в виртуальной среде. Хотя это помогает предотвратить повреждение реального робота, эмуляция таких вещей, как гравий или мягкие поверхности, чрезвычайно трудоемка и запутана.

Исследователи начали обучение в реальном мире с самого начала, и поскольку реальный мир обеспечивал естественные изменения окружающей среды, робот мог быстрее адаптироваться к неровной местности. Однако вмешательство человека по-прежнему было необходимо, и исследователям приходилось сотни раз общаться с роботом во время его обучения. Исследователи ограничили территорию робота и заставили его учить несколько маневров одновременно. Если робот, добравшись до края своей территории, будет идти вперед, он узнает свое положение и вместо этого начнет идти назад, таким образом, приобретая новый навык и уменьшая вмешательство человека.

С помощью этой системы робот смог использовать метод проб и ошибок, чтобы в конечном итоге научиться автономно перемещаться по ряду различных поверхностей, что в конечном итоге устраняет необходимость участия человека — важный этап в повышении эффективности роботов. Тем не менее, исследование не без ограничений. Текущая установка использует систему захвата движения, позволяющую роботу идентифицировать свое местоположение, а не то, что можно было бы воспроизвести в любых реальных приложениях роботов. Тем не менее, исследователи надеются адаптировать новые алгоритмы к различным типам роботов или даже к нескольким роботам в одной и той же среде обучения, создавая тем самым совокупность знаний и понимания, которые помогут продвинуть робототехнику во всех областях.

Как сообщало издание "Комментарии", роботы-аватары помогут японцам совершать покупки из дома.