Современные роботы плавностью движений все больше напоминают живых существ. Если еще десять лет назад машины двигались рывками и спотыкались о малейшее препятствие, то сегодня мы можем наблюдать как робопёс Spot пляшет под Майкла Джексона:
Впрочем, какой бы великолепной не выглядела координация движений робототехники, она еще не идеальна. К примеру, современного четвероногого робота сложно сбить с ног. Но если он уже упал и опрокинулся, то подняться самостоятельно ему крайне сложно. По крайней мере, так было до сих пор.
Швейцарские, немецкие и американские инженеры научили робота ANYmal подниматься на ноги после падения. Успеха удалось достичь, когда ученые перестали пытаться задавать алгоритмы вручную. Вместо этого они поручили задачу нейросети. Умный алгоритм обучался методом проб и ошибок в виртуальной симуляции. Когда результат стал стопроцентным, его перенесли в реальную машину. Благодаря этому четвероногий робот ANYmal научился подниматься на ноги буквально из любого положения.
По словам исследователей, обучение при помощи нейросети происходит в десятки раз быстрее, чем в реальной жизни. Все благодаря тому, что симуляцию можно прогонять в ускоренном виде. К тому же такой подход позволяет отрабатывать несколько сценариев одновременно. Поразительно, что для этого даже не нужен сверхмощный суперкомпьютер. Алгоритм для ANYmal был обучен на обычном рабочем ПК.
Интересно, что благодаря машинному обучению робот не просто научился подниматься на ноги. В качестве бонуса он на 25% повысил скорость ходьбы, а также снизил энергозатраты на передвижение.
“Роботы на ногах однажды смогут спасать людей в лесах и горах, подниматься по лестницам и носить полезные грузы на стройплощадках, осматривать опасные подземные тоннели или даже исследовать другие планеты”, - утверждает автор исследования Джемин Хвангбо. И глядя на то, как движется ANYmal, начинаешь в это верить.
