Робот мини-гепард установил рекорд скорости бега. Теперь он быстрее человека
Этот робот способен не только бегать, но и учиться новым навыкам, просто стоя на месте. Все благодаря новой платформе машинного обучения
Мини-гепард — не самый быстрый четвероногий робот. В 2012 году его более крупный брат достиг максимальной скорости 45.5 км/ч, но мини-гепард, разрабатываемый MIT и Национальным научным фондом Института ИИ и фундаментальных взаимодействий, является гораздо более гибким и способен учиться двигаться даже без необходимости пробовать и ошибаться.
В новом видео можно увидеть, как четвероногий робот врезается в барьеры и затем учится их перепрыгивать, мчится через препятствия, прыгает на одной ноге и приспосабливается к скользкой, обледенелой местности, а также холмам из рыхлого гравия. Эта адаптивность достигается благодаря простой нейронной сети, которая может оценивать новые ситуации, способные подвергнуть ее аппаратную часть сильному стрессу.
Как работает мини-гепард
Обычно движение робота контролируется системой, которая использует данные, основанные на анализе движения механических конечностей, для создания моделей, служащих направляющими. Однако эти модели часто неэффективны и неадекватны, потому что невозможно предвидеть все обстоятельства, которые могут возникнуть в реальности.
Когда робот бежит на максимальной скорости, он работает на пределе своих аппаратных средств, что очень затрудняет его моделирование, поэтому роботу трудно быстро адаптироваться к внезапным изменениям в окружающей среде. Чтобы преодолеть эту проблему, вместо аналитически разработанных роботов, таких как Spot Boston Dynamics, которые полагаются на анализ физики движений и ручную настройку аппаратного и программного обеспечения, команда Массачусетского технологического института разработала платформу обучения робота на собственном опыте.
Этот робот учится методом проб и ошибок без участия человека. Если робот имеет достаточный опыт работы на различных ландшафтах, он может автоматически улучшать свое поведение. И этот опыт даже не обязательно должен быть в реальном мире. По словам команды, используя моделирование, мини-гепард может накопить 100-дневный опыт за три часа, стоя на месте.
