Робот научился ходить «с нуля» всего за 5 минут и разработал индивидуальную походку

Детеныши жирафов и антилоп обладают удивительным умением приспосабливаться к ходьбе спустя несколько минут после рождения. Оно позволяет им сразу же приспосабливаться к враждебной окружающей среде, полной хищников и других опасностей. Эта особенность детенышей издавна вдохновляла биологов и инженеров на создание роботизированных конечностей, способных быстро подстраиваться под окружающую среду методом проб и ошибок. Кажется, техникам из Инженерной школы Витерби наконец-то удалось это сделать.

Исследователи уверяют, что разработанный ими алгоритм способен наделить роботов индивидуальной походкой всего за 5 минут. Обучение проходит в режиме свободной игры — конечности переставляются до тех пор, пока алгоритм не решит, что разработанная походка полностью обеспечивает устойчивость робота на конкретной территории. Примечательно, что технология не требует предварительной компьютерной симуляции, что очень распространено в других подобных проектах.

Случайные движения ноги позволяют роботу построить карту своих конечностей и понять, как они взаимодействуют с окружающей средой.

Али Марджанинеджадом, соавтор проекта

Самостоятельное обучение ставит новую технологию на голову выше других проектов, где движения робота заранее задаются программистами. Исследователи объяснили, что разработчики могут учесть несколько ситуаций, в которых роботу потребуется сделать какие-либо движения, но они неспособны предугадать все сценарии. Следовательно, обучаясь самостоятельно на практическом опыте, робот сможет избежать многих ошибок.

Разработанный исследователями робот способен преодолевать трудности, разрабатывая уникальные движения. Если технология будет широко применяться в будущем, роботов можно будет узнать даже по звуку их шагов, так как каждый из них будет обладать собственной манерой ходьбы.

Новый алгоритм может стать частью космических аппаратов, которые смогут адаптироваться к условиям далеких планет: обилию крупных камней, низкой гравитации и даже грязи. Также его можно внедрить в роботизированные протезы для людей с ограниченными возможностями, так как он сможет изучать привычки человека и имитировать характерные для него движения.