ШІ від NVIDIA навчився малювати 3D-графіку “по-людськи”
4 Серпня , 2017
Іонні “магістралі” в електродах акумуляторних батарей дозволять їм заряджатись за лічені секунди
4 Серпня , 2017

DeepLoco: роботи вчаться ходити за допомогою глибокого навчання

На Siggraph 2017 команда програмістів продемонструвала, що за допомогою алгоритмів глибокого навчання можна навчити роботів не тільки ходити, а й бігати, і навіть долати складні перешкоди.

Для більшості тварин ходьба інстинктивна і природна, і вони можуть стояти на ногах через пару хвилин після того, як народились на світ. Для людей цей процес складніший і вимагає навчання. Той же принцип є вірним і для роботів: завдяки алгоритму глибокого навчання, програма, що імітує робота, змогла навчитись долати різні перешкоди після невеликої практики — колись і реальні роботи зможуть використовувати ту ж тактику.

Проект DeepLoco — це серія експериментів по глибокому навчанню, представлена на Siggraph 2017, конференції, присвяченій особливостям комп’ютерної анімації.

DeepLoco складається з двох частин. Більш простий код керує базовими рухами моделі, тобто вчить її як переставляти ноги, щоб рухатись в наміченому напрямку, утримуючи баланс і певний стиль ходьби. Другий блок коду вищого рівня аналізує світ, в який інтегрований програмний бот, і використовує цю інформацію для надсилання інструкцій першому блоку. Так, працюючи в тандемі, вони досягають непоганих результатів:

Це далеко не перший проект, покликаний навчити роботів ходити. Мішель ван де Панне, один з учасників проекту, раніше брав участь в дослідженні, де симуляція дозволяла комп’ютерам розібратись, як «оживляти» складних істот з незвичайною анатомією, і програми часом сягали надприродних результатів. Невиразна схожа на кенгуру істота, наприклад, хотіла ходити на низьких швидкостях, але стрибати на більш високих:

LEU
LEU
Головний редактор сайту uaengineer.com.ua

Залишити відповідь

Увійти за допомогою: