Новата технологија му овозможува на роботот сам да го промени својот начин на движење, наместо да му се кажува кога и како да го промени своето темпо како што е случајот со сегашната генерација роботи, објави Еурекалерт.

Ова се смета за голем чекор кон потенцијалната употреба на роботи со нозе во опасни ситуации каде што луѓето би можеле да бидат изложени на ризик, како што е деактивирање на нуклеарен објект или во потрага и спасување, каде што неможноста за прилагодување на непознатото би можела да чини животи.

Истражувачите од Универзитетот во Лидс и Универзитетскиот колеџ во Лондон се инспирирале од животинското царство за да научат робот да се движи по терен што никогаш порано не го видел. Ова вклучувало четириножни животни како кучиња, мачки и коњи, кои се вешти во прилагодувањето на различни терени. Овие животни го менуваат начинот на кој се движат за да заштедат енергија, да одржат рамнотежа или брзо да реагираат на закани.

Истражувачите создадоа систем кој може да ги научи роботите да каскаат, да трчаат, да скокаат и слично како цицачите во дивината.

Со истите стратегии што ги користат животните за да се движат во непредвидлив свет вградени во систем со вештачка интелигенција, роботот брзо учи да ги менува одењата по патот, реагирајќи на теренот.

Благодарение на моќта на вештачката интелигенција да обработува податоци, роботот, наречен „Кларенс“, ги научил потребните стратегии за само девет часа, значително побрзо од деновите или неделите што им се потребни на повеќето млади животни за безбедно да преминат различни површини.

Во студијата, истражувачите објаснија како системот му овозможува на роботот да го менува своето темпо според околниот терен, без да го менува самиот систем.

„Нашите наоди би можеле да имаат големо влијание врз иднината на контролата на локомоцијата на нозе кај роботите со намалување на многу од претходните ограничувања во однос на адаптацијата“, велат истражувачите.

„Системот учи стратегии за одење и однесувања инспирирани од вистински животни, како што се заштеда на енергија, прилагодување на движењата по потреба и запомнување на одењата за да се постигне високо адаптивно и оптимално движење, дури и во сосема нови средини.“

Целата обука се одвива во симулација. Постапката се обучува на компјутер, а потоа се внесува во роботот и е исто толку ефикасна како и обуката. Слично на „Матрицата“, каде што знаењето за боречки вештини се внесува во мозокот на Нео, но тој нема физичка обука во реалниот свет.

Потоа роботот беше тестиран на реален терен со кој никогаш порано не се сретнал и успешно се снајде во сите нив. Се прилагоди на сите предизвици со кои се соочи, а однесувањето на животните стана речиси втора природа за него.

Агентите за длабоко учење често се добри во учењето на специфични задачи, но се борат да се прилагодат кога околината се менува. Мозоците на животните имаат вградени структури и информации за поддршка на учењето. Некои агенти можат да го имитираат овој вид учење, но нивните вештачки системи обично не се толку напредни или сложени.

Истражувачите велат дека го надминале овој проблем со тоа што го хранеле системот со стратегии за природно движење на животните. Тие велат дека тоа е првиот систем што истовремено ги интегрира сите три основни компоненти на движењето на животните во поддржан систем за учење: стратегии за транзиција на одење, процедурална меморија на одење и адаптивна адаптација на локомоција - овозможувајќи навистина разновидни апликации во реалниот свет директно од симулација, без потреба од дополнително подесување на физички робот.

Едноставно кажано, роботот учи не само како да се движи, туку и како да одлучи кој од да го користи, кога да ја направи промената и како да го прилагоди во реално време, дури и на терен на кој се среќава за прв пат.

Истражувањето беше водено од фундаментално прашање: што ако роботите со нозе би можеле инстинктивно да се движат како животните? Наместо да ги тренираме роботите да извршуваат специфични задачи, сакавме да им ја дадеме стратешката интелигенција што животните ја користат за да го прилагодат својот од, користејќи принципи на рамнотежа, координација и енергетска ефикасност, велат научниците.

Со вклучување на овие принципи во систем на вештачка интелигенција, на роботите им е овозможено да изберат како да се движат врз основа на услови од реалниот свет, а не врз основа на однапред програмирани правила. Ова значи дека тие можат безбедно и ефикасно да се движат низ непознат терен.

Долгорочната визија е да се развијат вградени системи на вештачка интелигенција - вклучувајќи хуманоидни роботи - кои се движат, се прилагодуваат и реагираат со иста флуидност и флексибилност како животните и луѓето.

Апликации во реалниот свет

Инженерите сè повеќе ја имитираат природата, позната како биомимикрија, за да решат сложени предизвици со мобилноста. Ова истражување е голем чекор напред во правењето на роботите со нозе поприлагодливи и способни за решавање проблеми од реалниот свет, во опасни средини или каде што пристапот е тежок. Робот способен за навигација низ непознат, сложен терен отвора нови можности за употреба во помош при катастрофи, истражување на планети, земјоделство и инспекција на инфраструктурата.

Исто така, може да биде ветувачки пат за интегрирање на биолошката интелигенција во роботските системи и спроведување на биомеханички истражувања.

Наместо да ги оптоваруваат животните со инвазивни сензори или да ги ставаат во опасност за да ја проучат нивната стабилност, можат да се користат роботи.

Инспирирани од факторите што овозможуваат ефикасност на движењето на животните, истражувачите развија систем способен да преминува низ сложен и високо ризичен терен без употреба на екстероцептивни сензори - вид, мирис и слух, кои им помагаат на луѓето да се движат.

Користејќи длабоко учење со поддршка - во суштина супермоќен метод на обиди и грешки - роботот истовремено тренирал во стотици средини, прво решавајќи го проблемот со движење со различни чекори, а потоа избирајќи го најдобриот од за даден терен, со цел високо адаптивно движење.

За да се тестира оваа стекната прилагодливост во реалниот свет, роботот бил однесен на предизвикувачки, реалистични површини. Можеби изненадувачки, роботот не бил изложен на тежок терен за време на обуката, што ја истакнува способноста на системот да се прилагоди и покажува дека вештините станале инстинктивни.

Истражувањето се фокусирало на сигурно секојдневно движење. Идната работа треба да вклучува подинамични вештини, како што се скокање на долги растојанија, искачување и преминување по стрмен или вертикален терен.

Иако системот досега е тестиран на едно четвороножец со големина на куче, основните принципи се широко применливи. Истите биолошки инспирирани метрики можат да се применат на широк спектар на четвороножеци, без оглед на големината или тежината, сè додека имаат слична морфологија.

Крадењето авторски текстови е казниво со закон. Преземањето на авторски содржини (текстови) од оваа страница е дозволено само делумно и со ставање хиперлинк до содржината што се цитира.