Група розробників з компанії Facebook створила новий алгоритм для переміщення роботів зі штучним інтелектом та для їхньої адаптації до навколишнього середовища, повідомляє N + 1.
Новий метод керування дозволяє роботу моментально, без візуальних датчиків розуміти зміни рельєфу або оцінювати зовнішнє навантаження. Американські інженери показали, що робот без проблем адаптується до ходьби по плівці, яку змастили маслом, або до того, що на його спині з'являється вантаж вагою у вісім кілограмів.
В основному, раніше використовували для керування роботами метод на основі передбачальних моделей (MPC) або лінійно-квадратичний регулятор (LQR). Потім виявилося, що для такого методу необхідно безліч ручних налаштувань, коригувань і точного опису динаміки робота й навколишнього світу.
Через якийсь час, інженери почали використовувати для програмування роботів машинне навчання. Адже такий метод дозволяє роботу самостійно навчатися та обирати оптимальний рух по певній поверхні.
Алгоритм машинного навчання працює так: для ідеальної адаптації до зовнішніх умов роботу потрібно знати параметри середовища, такі як нахил, тертя поверхні, висота перешкоди під ногами та інші.
У реальності, єдиний спосіб зрозуміти властивості середовища - це порівняти рухи робота під час того, як він виконує певну команду. Щосекунди робот аналізує свій поточний стан і попереднє дію, і на основі цих даних він самостійно розраховує свій наступний рух.
Крім основного алгоритму розробники зробили ще й адаптаційний модуль. Його завдання полягає в тому, щоб зрозуміти властивості навколишнього середовища і контролювати координацію робота.
Після того, як інженери закінчили етап віртуального навчання, алгоритм випробували на китайському роботі Unitree A1. Він ні разу не впав при ходьбі по піску, високій траві, камінню, в лісі та у багнюці. Також він успішно продовжував рухатися у той момент, коли на нього клали вантаж вагою у вісім кілограмів.
Нагадаємо, що в Хорватії створили робота, який може працювати в екстремальних умовах. Броньована машина Komodo призначена для радіаційної, хімічної і біологічної розвідки.