Гуманоидные роботы долгое время вызывали интерес у исследователей, но их способность выполнять сложные физические движения оставалась под вопросом. Новая технология, разработанная совместно Университетом Карнеги — Меллона и NVIDIA, обещает изменить эту ситуацию, позволяя роботам адаптироваться к реалиям спортивных движений.
Технология Aligning Simulation and Real Physics (ASAP) представляет собой двухэтапный процесс. На первом этапе роботы обучаются в симуляции, основываясь на видеозаписях спортсменов. Это создает основу для дальнейшего обучения. На втором этапе команда собирает реальные данные о движениях, чтобы выявить несоответствия между симуляцией и реальностью. Используя модель дельта-действия, специалисты корректируют ошибки, что позволяет значительно улучшить точность движений.
Этот подход решает проблемы, с которыми сталкивались предыдущие разработки. Ранее большинство усилий сосредотачивались на передвижении, оставляя атлетические навыки в стороне. Теперь гуманоидные роботы могут не только перемещаться, но и выполнять технически сложные спортивные движения, такие как прыжки и вращения. Например, они способны воспроизводить всем известное «Siu» Криштиану Роналду с вращением в воздухе, «Silencer» Леброна Джеймса с точным балансированием на одной ноге и бросок Коби Брайанта. Помимо спортивных движений, робот также может выполнять прыжки вперед и в стороны на расстояние более одного метра.
Несмотря на достигнутые успехи, ограничения аппаратного обеспечения все еще влияют на роботов, которые могут выглядеть неуклюже по сравнению с движениями атлетов. Тем не менее, благодаря интеграции модели дельта-действия, ошибки отслеживания удалось сократить до 52,7%.