Egy svájci robotkutya szimulátorban tanulja az életet

A 33 kilogrammos ANYmalt egy mesterséges intelligencia trenírozza – és rugdalja – szimulációk útján, így sokkal gyorsabban tanul, mintha a való életben tapasztalná meg és gyakorolná az elsajátítandó ismereteket és készségeket.

Egy svájci robotkutya szimulátorban tanulja az életet

Az önvezető autók szoftvereinek tesztelése és finomítása során egy ideje már alkalmazott módszer továbbfejlesztett változatával a fejlesztők szerint a tanulási idő ezredére csökkenthető, mintha a robot ténylegesen futna vagy mondjuk a felállást gyakorolná, miután újra és újra fellökték. A virtuális rendszerben ugyanis egyszerre több mint 2000 robotkutyát lehet párhuzamosan tesztelni, majd összesíteni, hogy milyen helyzetben melyik mozdulat az optimális.

A szimuláció másik nagy előnye pedig, hogy benne olyan gyakorlatok is végrehajthatók, amelyeket a valóságban vonakodnának kipróbálni a tesztelők a hardver sérülékenysége miatt. Például hogy hogyan tud lábra állni a robotkutya, ha lezuhant valahonnan.

A szimulátoros trenírozás után a megtanultakat áttelepítették fizikai robotba a kutatók, majd tesztelni kezdték az elektromos meghajtású, 12 ízülettel rendelkező kutyát. A vizsgálatok alapján a robot a virtuális kiképzést követően pontosabban hajtotta végre az utasításokat, például ha megmondták neki, hogy milyen sebességgel lépdeljen, ezt hűebben tudta követni. Ezen kívül gyorsabban futott, és váratlan helyzetekben is jobban mozgott, például sokkal könnyebben felkelt, ha elesett vagy felrúgták.

Chirs Atkeson, a Carnegie Mellon Egyetem robotszakértője szerint az új módszer rengeteget lendíthet a robotikai fejlesztéseken, mivel sokkal olcsóbbá és gyorsabbá teheti a programozást, vagyis annak megvalósítását, hogy a robot azt csinálja, amit szeretnénk.

„A programozás nagyon drága folyamat, a robotprogramozás pedig különösen az, mert gyakorlatilag robotsuttogóvá kell válni” – mondja Atkeson, hangsúlyozva, hogy aki robotokat fejleszt, annak a programozásban is kiemelkedőnek kell lennie, és a robot mechanikáját is nagyon ismernie kell. Az új rendszer révén viszont nem kell minden mozdulatsort külön programozni, hanem vagy egy olyan keretrendszer, amelyen belül egy mesterséges intelligencia irányításával a robot agya magától tanulhat meg mindenféle készséget, ami óriási lépést jelent az ilyesfajta fejlesztések automatizálása felé.

Neked ajánljuk

Kiemelt
-{{ product.discountDiff|formatPriceWithCode }}
{{ discountPercent(product) }}
Új
Teszteltük
{{ product.commentCount }}
{{ voucherAdditionalProduct.originalPrice|formatPrice }} Ft
Ajándékutalvány
0% THM
{{ product.displayName }}
nem elérhető
{{ product.originalPrice|formatPriceWithCode }}
{{ product.grossPrice|formatPriceWithCode }}
{{ product.grossPrice|formatPriceWithCode }}
{{ product.displayName }}

Tesztek

{{ i }}
{{ totalTranslation }}
Sorrend

Szólj hozzá!

A komment írásához előbb jelentkezz be!
{{ orderNumber }}
{{ showMoreLabelTranslation }}
A komment írásához előbb jelentkezz be!
Még nem érkeztek hozzászólások ehhez a cikkhez!
Még nem érkeztek hozzászólások ehhez a cikkhez!
Segíts másoknak, mondd el, mit gondolsz a cikkről.

Kapcsolódó cikkek

Magazin címlap