Cercetătorii din China și Hong Kong au dezvoltat un nou cadru de învățare a inteligenței artificiale (AI) care învață roboții umanoizi să se ridice dintr-o poziție inactivă incredibil de repede, indiferent de poziție sau de teren, potrivit Live Science.
Deși cercetarea nu a fost încă supusă evaluării colegiale, echipa și-a publicat rezultatele la 12 februarie, alături de un videoclip care demonstrează cadrul lor în acțiune.
Videoclipul arată un robot umanoid biped care se ridică în picioare după ce a stat întins pe spate, a stat rezemat de un perete, a stat întins pe o canapea și s-a înclinat pe un scaun. Cercetătorii au testat, de asemenea, capacitatea robotului umanoid de a se redresa pe diferite terenuri și înclinații - inclusiv un drum de piatră, o pantă de sticlă și în timp ce se sprijină de un copac.
Ei au încercat chiar să perturbe robotul lovindu-l în timp ce încerca să se ridice. În fiecare scenariu, robotul poate fi văzut cum se adaptează la mediul său și se ridică cu succes în picioare.
Cum a învățat robotul să se ridice în picioare asemeni unui om
Această capacitate remarcabilă de a fi doborât și apoi de a se ridica din nou este datorată sistemului numit „Humanoid Standing-up Control” (HoST). Oamenii de știință au obținut acest lucru prin învățarea prin consolidare, un tip de învățare automată în care agentul (în acest caz, cadrul HoST) încearcă să îndeplinească o sarcină prin încercare și eroare.
În esență, robotul întreprinde o acțiune, iar dacă această acțiune are un rezultat pozitiv, i se trimite un semnal de recompensă care îl încurajează să întreprindă din nou acea acțiune data viitoare când se află într-o situație similară.
Sistemul echipei a fost un pic mai complicat decât atât, folosind patru grupuri de recompense separate pentru un feedback mai bine direcționat, împreună cu o serie de constrângeri de mișcare, inclusiv netezirea mișcării și limitarea vitezei pentru a preveni mișcările neregulate sau violente. O forță de tracțiune verticală a fost, de asemenea, aplicată în timpul antrenamentului inițial pentru a ajuta la direcționarea primelor etape ale procesului de învățare.
„Demonstrează mișcări în picioare într-o varietate de scenarii din lumea reală”
Cadrul HoST a fost inițial antrenat în simulări utilizând simulatorul Isaac Gym, un mediu de simulare a fizicii dezvoltat de Nvidia. Odată ce cadrul a fost suficient antrenat în simulări, acesta a fost implementat într-un robot uman Unitree G1 pentru teste experimentale, ale căror rezultate sunt demonstrate în materialul video.
„Rezultatele experimentale cu robotul umanoid Unitree G1 demonstrează mișcări netede, stabile și robuste în picioare într-o varietate de scenarii din lumea reală”, au scris oamenii de știință în studiu. „Privind în perspectivă, această lucrare deschide calea pentru integrarea controlului stării în picioare în sistemele umanoide existente, cu potențialul de a extinde aplicabilitatea lor în lumea reală”.
Ridicarea poate părea a doua natură pentru noi, oamenii, dar este un lucru pe care roboții umanoizi s-au străduit să îl reproducă în trecut, după cum se poate observa dintr-un montaj de roboți care cad și nu pot reveni la o poziție verticală.
A învăța un robot să meargă sau să alerge ca o ființă umană este un lucru, dar pentru a fi util în lumea reală, acesta trebuie să fie capabil să facă față unor situații dificile precum împiedicarea, împiedicarea și căderea.
