Mit використовує ai, щоб зробити mini cheetah робот швидше, ніж будь-коли

Останні кілька десятиліть побачили роботи, які йдуть від лісоматеріальних бегемотів, які ледве могли б зробити крок до спритніх контрактів, які можуть робити зворотні тварини та танцювати. Багато роботи переходить у викладання роботів, як рухатися, тому дослідники все частіше звертаються до АІ, щоб зробити важкий підйом, і команда в MIT бачила особливо швидкі результати. "Міні-гепард", спроектований на лабораторії комп'ютерної науки та штучного інтелекту (CSAL), встановив новий особистий найкращий для швидкості руху за допомогою алгоритмів навчання, які забезпечують його вчитися від кожного падіння.

Більшість роботів, які ви бачили, як це було запрограмно, гуляючи на рівні поверхні. Те ж саме стосується, що динаміка Бостона з усіма своїми чудовими роботами-демонстраційними відеороликами - програмісти мають письмовий код, який розповідає роботах, як рухатися, щоб ходити, стрибати або зробити зворотний біг. Однак ви не можете пояснити кожну можливу ситуацію або поверхню навіть з армією програмістів. Нейрона мережа може бути використана для використання досвіду робота, те, що ми біологічні організми роблять весь час.

Після багатьох років ходьби по нерівномірних поверхнях ваш мозок знає, що робити, якщо ви втрачаєте тягу. Ви не завжди будете врятувати себе від падіння, але ви можете навчитися та налаштувати свою поведінку наступного разу. Команда MIT керувала щось подібне для Mini Cheetah, використовуючи AI та сучасні інструменти моделювання. Робот може отримати досвідом на 100 днів лише три години фактичного часу. Через випробування та помилку, робота стає кращим на навігації світу, і ніхто не повинен явно не повідомляти, як це зробити.

Нейрона мережа гепарда дозволила досягти своєї найвищої швидкості: 3,9 метра в секунду, або близько 8,7 миль на годину. Це дотик швидше, ніж середня людина може бігти. Цікаво, що робот може відрегулювати свою ходу, оскільки вона зустрічає різні поверхні та перешкоди. Робот виглядає менш елегантний у цьому режимі, скремлюючи навколо, таким чином, що виглядає шаленим і неорганізованим, але виявляється більш ефективним. Відео вище показує кілька прикладів Mini Cheetah успішно справляються з зміною умов, коли витончена людська-програмована версія падає плоскою.

Команда бачить цей підхід до робототехніки як необхідність майбутнього. Це компроміс між природою та вихованням, за словами MIT Phd Student Gabriel Margolis та Postdoc Ge Yang. Вони відзначають, що така ж система може навчати роботів обробляти багато різних завдань. Ми просто повинні звикнути до не розповідаючи роботів як того, що робити, і як це зробити - це рамка, кажуть, не масштабовано. У майбутньому нам доведеться дозволити роботам вчитися, а Mini Cheetah вийшов спереду.

Читати далі

YouTube розробив власний пристрій транскодування

YouTube розробив власні відеопередачі, щоб зламати вузькі місця, накладені уповільненням закону Мура.

Windows 10 зробить Flash видалення обов'язковим цим літом

В більшості випадків Flash було поступово поступово, але є ще один цвях, який буде стукаючи у труну Flash, люб'язно Microsoft. Незабаром Windows 10 зробить флеш-видалення обов'язковим.

Google прагне зробити Quantum Computing життєздатну до 2029 року

Google знаходиться на наступному кампусі з кампусом Quantum Ai, де він сподівається побудувати корисний, виправлений постійним квантовим комп'ютером протягом наступного десятиліття. Десять років можуть звучати як довгий час, але це не буде легко розробити квантові обчислення.

Графен міг радикально покращити жорсткі диски, якщо ми могли тільки зробити речі

Дослідники виявили, що графен може бути феноменальним для жорстких дисків, але нам доведеться вирішити багато проблем з матеріалом, перш ніж це може статися.