Роботы-коротышки научились играть в футбол - и значительно улучшили свои навыки благодаря новому методу обучения с помощью искусственного интеллекта, который объединяет несколько уже существовавших методов.
Учёные научили миниатюрных человекоподобных роботов играть в футбол с помощью нового метода обучения искусственному интеллекту (ИИ), и на кадрах видно, как роботы демонстрируют свои навыки в игре один на один.
В коротких роликах два двуногих робота играют в несколько игр, в которых один атакует ворота, а другой их защищает.
Они пинают мяч, блокируют удары и бегают по полю, размахивая руками и падая при этом. Но, по крайней мере, они стараются сохранять равновесие и быстро восстанавливаться после падения.
На первый взгляд это не так, но они играют в высшей степени стратегически - изучают движение мяча и предугадывают следующие действия противника, пытаясь перехитрить и обогнать его, говорится в научной статье, опубликованной 10 апреля в журнале Science Robotics.
Гуманоидные роботы сложны в настройке, поскольку каждое их движение должно быть запрограммировано, что требует от ученых сбора огромного количества данных. Однако многие современные роботы-гуманоиды получили помощь благодаря искусственному интеллекту. Самообучение благодаря ИИ означает, что роботы не нуждаются в предварительном программировании ни одного движения.
В новой научной статье рассказывается, что учёные Google DeepMind обучили миниатюрных роботов Robotis OP3 играть в футбол с помощью техники, называемой "глубоким обучением с подкреплением". Это техника машинного обучения, которая сочетает в себе несколько различных методов обучения ИИ.
Этот коктейль техник включал в себя обучение с подкреплением, которое основано на виртуальном вознаграждении за достижение целей; контролируемое обучение; и глубокое обучение с использованием нейронных сетей — слоев алгоритмов машинного обучения, которые действуют как искусственные нейроны и устроены так, чтобы напоминать человеческий мозг.
Первоначально роботы отрабатывали заданный базовый набор навыков, прежде чем ученые применили свою комбинированную технику обучения ИИ с глубоким подкреплением.
В своих матчах роботы, обученные ИИ, ходили на 181% быстрее, поворачивались на 302% быстрее, били по мячу на 34% быстрее и тратили на 63% меньше времени на восстановление после падения, когда они теряли равновесие, по сравнению с роботами, не обученными с использованием этой техники, заявили ученые в своей научной статье.
Роботы также разработали «экстренное поведение», которое было бы чрезвычайно сложно запрограммировать, например, поворот на уголке стопы и вращение вокруг, добавили они.
Результаты показывают, что этот метод обучения ИИ можно использовать для создания простых, но безопасных движений гуманоидных роботов в целом, что затем может привести к более сложным движениям в меняющихся и сложных ситуациях, говорят учёные.
Буду несказанно благодарен если, зайдя однажды, останетесь с каналом навсегда.
Желающие поддержать канал, в ЧЕТВЁРТЫЙ раз поднимающийся из дзеновских руин, могут присылать донаты.
Номер карты Сбербанка — 2202 2068 8896 0247 (Александр Васильевич Ж.). Пожалуйста, сопроводите перевод сообщением: «Для Каморки».
