Стануть більш розумними: Google розробив унікальний алгоритм для роботів

Немає сумнівів в тому, що роботи відіграватимуть дедалі важливішу роль у нашому житті в майбутньому, але щоб дістатися до стадії, коли вони можуть бути дійсно корисними, ще належить вирішити ряд завдань, включаючи навігацію без втручання людини. Сучасні алгоритми дозволять роботу навчитися пересуватися, але цей процес складніший і вимагає більшої участі людини: або при піднятті робота, коли він падає, або при переміщенні назад в його тренувальний простір, коли він йде. Але нове дослідження від Google може зробити процес навчання набагато простішим.

Успішно налаштувавши існуючі алгоритми, дослідники з Google Robotics змогли отримати чотириногого робота, який навчився ходити вперед, назад і повертатися самостійно протягом декількох годин. Насамперед, вони покінчили з моделюванням середовища. Як правило, перш ніж робот отримає можливість навчитися ходити, алгоритми тестуються на віртуальному роботі у віртуальному середовищі. Хоча це допомагає запобігти пошкодженню реального робота, емуляція таких речей, як гравій або м'які поверхні, надзвичайно трудомістка і заплутана.

Дослідники почали навчання в реальному світі з самого початку, і оскільки реальний світ забезпечував природні зміни навколишнього середовища, робот міг швидше адаптуватися до нерівної місцевості. Проте втручання людини раніше було необхідним, і дослідникам доводилося сотні разів спілкуватися з роботом під час його навчання. Дослідники обмежили територію робота і змусили його вчити кілька маневрів одночасно. Якщо робот, діставшись до краю своєї території, буде йти вперед, він дізнається своє становище і замість цього почне йти назад, таким чином, отримуючи нову навичку і зменшуючи втручання людини.

За допомогою цієї системи робот зміг використовувати метод проб і помилок, щоб в кінцевому підсумку навчитися автономно пересуватися по ряду різних поверхонь, що в кінцевому підсумку усуває необхідність участі людини — важливий етап у підвищенні ефективності роботів. Тим не менш, дослідження не без обмежень. Поточна установка використовує систему захоплення руху, що дозволяє роботу ідентифікувати своє місце розташування, а не те, що можна було б відтворити у будь-яких реальних додатках роботів. Тим не менш, дослідники сподіваються адаптувати нові алгоритми до різних типів роботів або навіть декількох роботів в одному і тому ж середовищі навчання, створюючи тим самим сукупність знань і розуміння, які допоможуть просунути робототехніку у всіх областях.

Як повідомляло видання "Коментарі", роботи-аватари допоможуть японцям здійснювати покупки з дому.

Читайте Comments.ua в Google News