Ciencia

Este robot Cheetah aprendió a correr de forma extraña

Probablemente por Lo mejor de todo es que los bebés humanos no pueden correr a 9 mph poco después de nacer. Se necesitan años de práctica para gatear bien y luego caminar bien, tiempo durante el cual las madres no tienen que preocuparse de que sus bebés se escapen del vecindario. sin embargo, no tienen mucho tiempo libre, por lo que están desarrollando formas para que las máquinas aprendan a moverse por ensayo y error, al igual que los bebés, solo que mucho más rápido.

Vídeo: Instituto de Tecnología de Massachusetts

Bueno, lo que ves en el video de arriba no es el movimiento más refinado. Pero los científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts anuncios La semana pasada recibí esta plataforma de investigación, una máquina de cuatro patas conocida como mini guepardopara lograr la velocidad más alta hasta la fecha, casi 13 pies por segundo o 9 millas por hora, no codificando cuidadosamente a mano sus movimientos línea por línea, sino alentando versiones digitales de la máquina para experimentar con el funcionamiento en un mundo simulado. El sistema en el que aterrizó no es convencional, pero los investigadores pudieron transferir lo que aprendieron del robot virtual a esta máquina física, que luego podría atravesar cualquier terreno sin caer boca abajo.

Este método se conoce como aprendizaje por refuerzo. Piense en ello como colgar un juguete frente a un niño para alentarlo a gatear, pero aquí los investigadores modelaron 4000 versiones del robot y los desafiaron a aprender primero a caminar y luego a correr en múltiples direcciones. Los mini guepardos digitales se han probado en superficies simuladas únicas que se han programado para niveles específicos de rendimiento, como fricción y suavidad. Esto preparó a los robots virtuales para el conjunto de superficies con las que tendrían que lidiar en el mundo real, como césped, aceras, hielo y grava.

Miles de robots simulados podrían probar todo tipo de formas de mover sus extremidades. Se premiaron las técnicas que conducían a la velocidad y se descartaron las malas. Con el tiempo, los robots virtuales aprendieron por ensayo y error, al igual que los humanos. Pero debido a que sucedió digitalmente, los robots pudieron aprender manera más rápido: solo tres horas de entrenamiento en la simulación equivalían a 100 horas en el mundo real.

Vídeo: Instituto de Tecnología de Massachusetts

Luego, los investigadores transfirieron lo que los robots digitales habían aprendido sobre correr en diferentes superficies al Mini Cheetah real. El robot no tiene cámara, por lo que no puede ver su entorno para corregir su forma de andar. En cambio, calcula su equilibrio y observa cómo sus pasos lo empujan hacia adelante. Por ejemplo, si camina sobre césped, puede volver a sus entrenamientos de superficie digital con la misma fricción y suavidad que el césped real. “En lugar de prescribir exactamente cómo debe caminar el robot, el robot aprende del simulador y la experiencia para lograr esencialmente la capacidad de correr de un lado a otro y girar, muy, muy rápido”, dijo Gabriel Margolis, investigador de IA en el instituto MIT. desarrolló el sistema. el código.

El resultado no es muy elegante, pero es un estable y rápido, y el robot hizo mucho por sí mismo. El Mini Cheetah puede bajar colinas mientras la grava se mueve debajo de los pies y mantiene el equilibrio en áreas heladas. Puede recuperarse de un tropiezo e incluso adaptarse para seguir moviéndose si una de sus piernas está discapacitada.

Para ser claros, esta no es necesariamente la forma más segura o más eficiente en energía para que el robot funcione: el equipo solo optimizó la velocidad. Pero esta es una desviación radical de cuán cuidadosamente deben moverse otros robots en todo el mundo. «La mayoría de estos robots son muy lentos”, dijo Pulkit Agrawal, investigador de inteligencia artificial del Instituto de Tecnología de Massachusetts que desarrolló el sistema de código. «No caminan rápido o no pueden correr. E incluso cuando caminan, simplemente van en línea recta o pueden girar, pero no pueden actuar ágilmente como si giraran a alta velocidad.

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