Google a appris à ce chien robotique à apprendre de nouveaux tours en imitant un vrai

Catégorie: Intelligence artificielle Posté 03 avril

Les chercheurs de Google utilisent l'apprentissage par imitation pour apprendre aux robots autonomes à rythmer, tourner et se déplacer de manière plus agile.

Qu'ont-ils fait: À l'aide d'un ensemble de données de capture de mouvement enregistrées à partir de divers capteurs attachés à un chien, les chercheurs ont enseigné à un robot quadrupède nommé Laikago plusieurs mouvements différents difficiles à réaliser grâce aux commandes robotiques traditionnelles codées à la main.

Comment ils ont fait : Tout d'abord, ils ont utilisé les données de mouvement du vrai chien pour construire des simulations de chaque manœuvre, y compris un trot de chien, un pas de côté et… une version de chien du mouvement de danse classique des années 80, l'homme qui court. (En fait, le dernier n'a pas été exécuté par le vrai chien lui-même. Les chercheurs ont animé manuellement le chien simulé pour qu'il danse pour voir si cela se traduirait également pour le robot.) Ils ont ensuite fait correspondre les articulations clés du chien simulé et le robot pour faire bouger le robot simulé exactement de la même manière que l'animal. À l'aide de l'apprentissage par renforcement, il a ensuite appris à stabiliser les mouvements et à corriger les différences de répartition du poids et de conception. Enfin, les chercheurs ont pu transférer l'algorithme de contrôle final dans un robot physique en laboratoire, bien que certains mouvements, comme l'homme qui court, n'aient pas été entièrement réussis.

Pourquoi est-ce important: Enseigner aux robots les mouvements complexes et agiles nécessaires pour naviguer dans le monde réel est un défi de longue date dans le domaine. Un apprentissage par imitation de ce type permet au contraire à de telles machines d'emprunter facilement l'agilité des animaux et même des humains.

Travail futur: Jason Peng, le auteur principal sur le papier, dit qu'il y a encore un certain nombre de défis à surmonter. La lourdeur du robot limite sa capacité à apprendre certaines manœuvres, comme les grands sauts ou la course rapide. De plus, il n'est pas toujours possible de capturer les données des capteurs de mouvement des animaux. Cela peut être incroyablement coûteux et nécessite la coopération de l'animal. (Un chien est amical, un guépard, pas tellement.) L'équipe prévoit d'essayer d'utiliser des vidéos d'animaux à la place, ce qui rendrait leur technique beaucoup plus accessible et évolutive.

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