× Закрывать
Роботизированная футбольная среда. Кредит: Томас Харноя
Команда специалистов по искусственному интеллекту из DeepMind компании Google использовала машинное обучение, чтобы научить крошечных роботов играть в футбол. Они описывают процесс разработки роботов в Научная робототехника.
Поскольку программы MBA, основанные на машинном обучении, становятся всеобщим достоянием, компьютерные инженеры продолжают искать другие приложения для инструментов искусственного интеллекта. Одной из целей, которая уже давно захватила воображение ученых и общественности в целом, является внедрение роботов, которые могут выполнять традиционно сложные или трудные человеческие задачи.
Базовая конструкция большинства этих роботов обычно предполагает использование живого программирования или моделирования. В рамках этой новой работы британская исследовательская группа применила к этому процессу машинное обучение и создала небольших роботов (длиной около 510 мм), которые удивительно хорошо играют в футбол.
Процесс создания роботов включал разработку и тренировку двух ключевых навыков обучения с подкреплением с помощью компьютерного моделирования: например, вставание с земли после падения или попытка ударить по воротам. Затем они обучили систему играть в полную версию игры в футбол, используя огромное количество видео и других данных.
Когда виртуальные роботы смогли играть по своему желанию, система была перенесена на несколько ботов Robotis OP3. Команда также добавила программное обеспечение, которое позволяло роботам учиться и совершенствоваться, сначала проверяя индивидуальные навыки, а затем, когда их помещали на небольшое футбольное поле и просили сыграть матч друг против друга.
Наблюдая за игрой роботов, исследовательская группа заметила, что многие из движений, которые они совершали, выполнялись более плавно, чем у роботов, обученных с использованием стандартных методов. Например, они смогут быстрее и элегантнее покинуть поле.
Боты также научились использовать такие методы, как фальсификация поворота, чтобы подтолкнуть противника к сверхкомпенсации, открывая ему путь в зону ворот. Исследователи утверждают, что их боты с искусственным интеллектом играли намного лучше, чем боты, обученные с использованием любой другой технологии на сегодняшний день.
Дополнительная информация:
Томас Харноя и др., Обучение навыкам гибкого футбола для двуногого робота с помощью глубокого обучения с подкреплением, Научные роботы (2024). doi: 10.1126/scirobotics.adi8022
© 2024 Веб оф Сайенс
«Зомби-любитель-евангелист. Неизлечимый создатель. Гордый новатор в твиттере. Любитель еды. Интернетоголик. Жесткий интроверт».
More Stories
Spotify обвиняет Apple в нежелательном изменении технологии регулировки громкости
Первый пациент Neuralink дал имя своему мозговому чипу и выучил новые языки
Meta рассматривает возможность выпуска новых очков смешанной реальности в качестве альтернативы гарнитурам