MIT использует AI, чтобы сделать мини-гепард-робот быстрее, чем когда-либо
Последние несколько десятилетий увидели роботов, идут от лесораковых бегемотов, которые едва могли бы сделать шаг к шумам, которые могут делать обратные потоки и танцы. Многие работают в преподавании роботов, как двигаться, поэтому исследователи все чаще превращаются в AI, чтобы сделать тяжелую подъем, а команда в MIT видела особенно быстрые результаты. «Mini Cheetah», разработанный в лаборатории компьютерных наук и искусственных интеллектов (CSAIX), установил новое личное лучшее для скорости движения с помощью алгоритмов обучения, которые гарантируют, что он учится у каждого падения.
Большинство роботов, которые вы видели спокойно ходить на поверхностях уровня, были запрограммированы, чтобы сделать это. То же самое касается динамики Бостона со всеми его необычными роботами демонстрационные видео - программисты имеют письменный код, который сообщает роботам, как двигаться, чтобы ходить, прыгать или сделать образец. Однако вы не можете объяснить все возможные ситуацию или поверхность даже с армией программистов. Неохраняемая сеть может использоваться для использования опыта робота, то, что мы биологические организмы делаем все время.
После нескольких лет ходить на неровных поверхностях, ваш мозг знает, что делать, если вы потеряете тягу. Возможно, вы не всегда спасете себя от падения, но вы можете узнать и настроить свое поведение в следующий раз. Команда MIT управляла чем-то похожем для мини-гепарда, используя AI и современные инструменты моделирования. Робот может получить 100 дней опыта всего за три часа фактического времени. Благодаря испытанию и ошибке робот становится лучше навигации по миру, и никто не должен явно сказать, как это сделать.
Нейронная сеть гепарда позволила ему достичь самой высокой скорости: 3,9 метра в секунду или около 8,7 миль в час. Это прикосновение быстрее, чем средний человек. Очни интересно, робот может настроить свою походку, поскольку она сталкивается с различными поверхностями и препятствиями. Робот выглядит менее элегантным в этом режиме, скремблируется таким образом, чтобы выглядеть безумным и несогласованным, но оказывается более эффективным. В видео выше видео показывают несколько примеров мини гепардов, успешно справляясь с изменяющимися условиями, в то время как изящная человеческая программированная версия падает плоская.
Команда видит этот подход к робототам как необходимость в будущем. Это компромисс между природой и воспитанием, согласно MIT PhD Student Stuce Gabriel Margolis и Postdoc Ge Yang. Они отмечают, что та же самая система может преподавать роботам обрабатывать много разных задач. Мы просто должны привыкнуть не рассказывать роботам и что делать, и как это сделать - эта структура, говорят, не масштабируется. В будущем нам нужно позволить роботам учиться, а мини гепард впереди.
Читать далее
Pfizer заявляет, что новая вакцина против COVID-19 эффективна на 90%
В Соединенных Штатах и во всем мире разрабатывается ряд вакцин против COVID-19, и одна из них показала весьма положительные предварительные результаты в фазе 3 испытаний. Одна конкретная вакцина, разработанная Pfizer и немецкой фирмой BioNTech, по-видимому, более чем на 90 процентов эффективна в предотвращении симптоматических…
Что значит для рынка ПК, если Apple сделает самый быстрый процессор?
M1 SoC от Apple может иметь огромное влияние на рынок ПК. По прошествии 25 лет x86 может больше не быть самой производительной архитектурой ЦП, которую вы практически можете купить.
Что быстрее: Xbox Series X или PlayStation 5? Ранние данные говорят о том, что это сложно
Конкурирующие данные по Xbox Series X и PlayStation 5 начинают просачиваться.
Google убивает бесплатное хранилище для фотографий, меняет то, что имеет значение в отношении ограничений
Google анонсировал некоторые существенные изменения в Фото, особенно если вы используете сервис для автоматического резервного копирования.