В Google нашли способ самообучения движениям для роботов-собак

Бег роботов-собак улучшила с помощью цифровой симуляции компания Google, 4 апреля сообщил интернет-ресурс Нightech.fm.

По данным ресурса, компания проводила данные исследования вместе с Калифорнийским университетом в Беркли. Исследователи определили способы эффективного переноса движений обычных собак на роботов.

В компании отметили, что они добавили в обучение «немного управляемого хаоса». Каждое движение собак было зафиксировано по ключевым точкам — лапам и суставам, затем движения по точкам адаптировались под движения роботов, используя цифровую симуляцию.

Также, как отмечает ресурс, исследователи внесли элемент случайности в физические параметры, заставляя виртуального робота весить меньше, иметь слабые ноги или испытывать большее трение с землей. Это позволило моделям с помощью машинного обучения учитывать отклонения и формировать навыки оптимального движения.

Адаптация к случайностям, как новый метод обучения, позволила роботам бегать более устойчиво и выполнять сложные движения — вращения и повороты. В ход обучения устройств ученые практически не вмешивались, указал ресурс.