Розділи
Матеріали

Адаптуються під будь-яке середовище: Facebook розробив унікальну ШІ-систему для роботів-собак (відео)

Фото: Скріншот

ШІ-система бота навчається взаємодії з навколишнім середовищем у режимі реального часу. У майбутньому технологія, як вважають її автори, здешевить вартість роботів.

Група дослідників із Facebook розробила нову модель пересування роботів, яка дозволяє їм адаптуватися до будь-якого середовища за лічені секунди без допомоги заздалегідь прописаних алгоритмів.

Як пише Autoevolution із посиланням на авторів розробки, що отримала назву Rapid Motor Adaptation (RMA), йдеться про першу технологію, яка ґрунтується на навчанні, що дозволяє адаптуватися до нового середовища досліджуючи його і взаємодіючи з ним.

Боти, що працюють за такою системою, використовують так зване наскрізне навчання, що допомагає коригувати положення "суглобів" ніг без використання заздалегідь визначених алгоритмом рухів або інших попередніх установок.

Розробники провели тест на чотириногого робота, який був створений китайським стартапом Unitree. На опублікованих відео видно, що машина змогла підкорити будь-яку місцевість: від піску та бруду до високої трави і каменів. Робопес успішно подолав перешкоду у вигляді дуже слизької поверхні, на яку розробники вилили олію.

Крім цього, робот досить легко пройшов по купі гальки. Навіть 12-кілограмовий вантаж не завадив йому працювати без збоїв.

На думку авторів цієї моделі, у майбутньому вона зможе значно знизити вартість роботів. Більш того, їх здатність адаптуватися до невідомого середовища в режимі реального часу зможе допомогти в пошуково-рятувальних операціях, особливо у важкодоступних для людини районах.

Як повідомлялося раніше, вчені з Массачусетського технологічного інституту розробили алгоритм, який дозволяє роботу одягати людей з обмеженими можливостями. Боту дозволили торкатися до людини, щоб прискорити процес.

Раніше в Toyota створили робота, який вміє робити селфі та розрізняти прозорі предмети. Інженери запевняють, що навчили штучний інтелект діяти в складних ситуаціях, які збивають з пантелику інші алгоритми.