Швейцарские инженеры научили робособаку ANYmal быстрее бегать и вставать после ударов
Ее обучали при помощи нейросетей - получилось намного быстрее, чем обычно.
Швейцарские исследователи представили новый способ для обучения роботов. Об этом пишет журнал Science Robotics.
Для программирования роботов инженеры используют метод обучения с подкреплением (reinforcement learning). Он позволяет роботам учиться при помощи проб и ошибок и выявлять оптимальный способ решения задачи - например, чтобы сделать шаг.
Однако использовать такой метод на человекоподобных роботах получается не всегда из-за сложности их движений. Поэтому таких роботов обучают при помощи компьютерного моделирования, объясняет Gizmodo. Такой способ тоже не идеален: практически невозможно проработать все ситуации, в которые может попасть робот, чтобы создать для них свою логику управления.
В статье исследователей Швейцарской высшей технической школы Цюриха говорится, что для упрощения компьютерного моделирования они придумали способ обучения при помощи нейросети и опробовали его на робособаке ANYmal.
Компьютерное моделирование помогло роботу обучаться новым трюкам гораздо быстрее, чем в реальном мире - примерно в тысячу раз. ANYmal смог точнее следовать указаниям (например, двигаться с определенной скоростью), научился бегать на 25% быстрее, чем раньше, и самостоятельно вставать после падения.
Исследователи также рассказали, что им удалось сократить необходимую для таких операций вычислительную мощность: для моделирования подойдет обычный настольный компьютер. Кроме того, их методика может быть использована не только для роботов ANYmal.
