Un chien robot a appris à courir plus vite grâce au machine learning

Catégorie: Intelligence artificielle Posté 16 janvier

L'apprentissage par renforcement a aidé un robot à quatre pattes à déplacer un bit comme un vrai animal, sans avoir à apprendre à faire chaque pas.

Les nouvelles: Les roboticiens veulent que leurs créations imitent les animaux, car les animaux se déplacent invariablement de la manière la plus économe en énergie. Mais le mouvement étrangement réaliste de robots comme Spotmini de Boston Dynamics est généralement codé à la main. Maintenant, les chercheurs ont combiné la simulation avec une technique appelée apprentissage par renforcement pour apprendre à un robot ressemblant à un chien appelé ANYmal à courir plus vite et à se remettre des chutes. Surtout, il l'a fait sans aucune intervention manuelle.

Entraînez-vous à grande vitesse : La simulation a permis à l'équipe d'exécuter des sessions de formation 1 000 fois plus rapidement qu'en temps réel sur plus de 2 000 ANYmals simultanément. Une fois l'entraînement simulé transféré sur un robot réel, celui-ci a pu dépasser sa vitesse de pointe précédente de 25 % et se retourner après une chute, explique l'équipe de l'EFH Zurich dans un nouvel article. publié dans Science Robotique aujourd'hui. C'est encore assez limité (comme vous le verrez ci-dessus), mais c'est un pas (ho ho) dans la bonne direction.

Les usages: outre tenir compagnie à Jeff Bezos ? Pour être honnête, il n'y a pas beaucoup d'utilisations pratiques convaincantes pour le moment, mais les chercheurs disent que ces types de robots à quatre pattes pourraient un jour être utilisés pour inspecter des tunnels souterrains ou transporter de lourdes charges sur des chantiers de construction.