Американские инженеры из Северо-Западного университета решили: хватит роботам ломаться из-за каждой потерянной детали! Создали машину, которой хоть ногу оторви — она всё равно доползёт до финиша. Такой робот — настоящий терминатор среди бытовой техники: даже если его разобрать на запчасти, он не сдаётся и продолжает движение к цели.
>
> Секрет в том, что робот состоит из отдельных блоков, каждый из которых — мини-робот с батарейкой, моторчиком и мозгом. По отдельности они уже могут шевелиться, а вместе — превращаются в конструктор «собери сам», который умеет и ползать, и катиться, и даже танцевать (ну, почти).
>
> Всё это стало возможным благодаря искусственному интеллекту. Нейросеть в виртуальной реальности перебрала тысячи вариантов, как собрать робота покруче, и выбрала самые живучие. В итоге получилась «метамашина», которой не страшны ни гравий, ни грязь, ни даже потеря пары модулей.
>
> Пока у робота нет глаз (внешних датчиков) и он не самый быстрый парень на районе, но зато какой упорный! Его не проектируют вручную, а буквально «выращивают» с помощью ИИ — как будто роботы теперь сами решают, кем им быть.
>
> В общем, если у вас дома такой появится — берегите его детали: он их терять не боится, а вот вы потом не соберёте!
Нейросеть выбирает наиболее эффективные варианты конструкции робота с помощью специальных алгоритмов и методов машинного обучения. Вот как это происходит:
- **Генерация вариантов**. В виртуальной среде нейросеть создаёт тысячи возможных конфигураций робота, комбинируя разные модули, способы соединения и стратегии движения.
- **Тестирование и оценка**. Каждый вариант проверяется на эффективность: насколько хорошо робот передвигается, справляется с препятствиями, сохраняет работоспособность при повреждениях и т. д.
- **Обратное распространение ошибки**. Если конструкция оказалась неудачной, нейросеть анализирует, в чём именно была ошибка, и корректирует параметры модели, чтобы в следующий раз предложить более удачное решение.
- **Оптимизация**. Используются адаптивные алгоритмы (например, градиентный спуск и его модификации), которые позволяют нейросети постепенно «нащупывать» оптимальные структуры и способы взаимодействия модулей.
- **Автоматический подбор архитектуры**. Нейросеть может сама определять, сколько нужно модулей, как их соединять, какие типы связей и движений использовать, чтобы робот был максимально живучим и эффективным.
- **Предотвращение переобучения**. Применяются методы регуляризации, чтобы нейросеть не «зацикливалась» на одном типе решений, а искала универсальные и гибкие варианты.
В итоге получается конструкция, которую не просто придумали инженеры, а «вырастили» с помощью искусственного интеллекта — именно поэтому такие роботы могут удивлять своей живучестью и нестандартными способами передвижения{{{1|https://novostrel.ru/10607-kak-rabotayut-samoobuchayushchiesya-nejroseti.html|false|Как работают самообучающиеся нейросети?}}}.
Если кратко: нейросеть перебирает тысячи вариантов, тестирует их в виртуальной среде, учится на ошибках и выбирает самые эффективные конструкции — всё это происходит автоматически, без ручного программирования каждой детали.
https://www.youtube.com/watch?v=kelysQlBnao
Подписывайтесь в мою группу ВКонтакте👇
Источник: