Робота можно научить ходить, как ребенка (ВИДЕО)

Ученые считают, что впоследствии этот алгоритм можно использовать и при обучении реальных роботов, а также при создании компьютерной анимации в играх и фильмах. Алгоритм был представлен на конференции по компьютерной графике SIGGRAPH 2017, а его подробное описание доступно на сайте Университета Британской Колумбии.

Раньше для обучения компьютерных программ или роботов каким-либо действиям инженерам приходилось «вручную» прописывать в кодах программ поведение и реакцию на те или иные условия. В последние десятилетия все чаще применяется другой подход — машинное обучение. Оно позволяет обучаемым алгоритмам не только следовать заранее заданным алгоритмам, но и самостоятельно искать наиболее оптимальный, на их взгляд, метод решения задачи.

Канадские инженеры решили применить эту стратегию для создания компьютерных персонажей и роботов, которые эффективно и реалистично ходят на двух ногах. Для этого они использовали глубокое обучение с подкреплением. Этот вид машинного обучения подразумевает, что обучаемый алгоритм при взаимодействии со средой получает ответ — награду или штраф. Представленная исследователями реализация алгоритма состоит из двух основных компонентов — низкоуровневого и высокоуровневого контроллеров-планировщиков. Низкоуровневый компонент отвечает за планирование конкретных шагов, стиль ходьбы, учитывает параметры близлежащего рельефа. Контроллер высокого уровня отвечал за более долгосрочное планирование — к примеру, позволял роботу планировать свой маршрут с учетом препятствий.

Обучение происходит в виртуальной среде с изменяемыми параметрами. Так, робот может находиться на узкой тропе в горах или на льду. Помимо этого, среда менялась динамически. Например, плоские и неподвижные поверхности сменялись подвижной поверхностью наподобие траволатора, также периодически на робота падали кубические блоки разного размера.

За счет машинного обучения робот научился ловко и быстро передвигаться в разных условиях и даже пинать мяч к цели. Исследователи считают, что в будущем алгоритм можно будет адаптировать для множества задач, не только связанных с робототехникой. К примеру, с его помощью можно будет создавать анатомически точные анимации движения людей в играх и фильмах с применением компьютерной графики, чтобы заменить используемые сегодня камеры и датчики захвата движения.

Несмотря на то, что существуют и другие системы обучения алгоритмов в виртуальных пространствах, перенос навыков в реальный мир или между роботами разной конструкции представляет собой серьезную проблему. Недавно специалисты из Массачусетского технологического института заявили, что частично решили эту проблему и создали систему, которая облегчает перенос навыков между роботами разной конструкции.

Теги:

ТОБІ СПОДОБАЄТЬСЯ

Шість кампаній, що показують, як можна говорити на гострі соціальні теми

Як переконати людей замислитися про власну громадянську позицію за допомогою сторітелінгу, що висвітлює гострі соціальні проблеми.

Акцент на ефективність: як TWIGA Ukraine креативила для Effie Awards Ukraine

Цьогоріч премії для маркетологів та рекламістів Effie Awards Ukraine виповнюється 15 років. До річниці комунікаційна група TWIGA Ukraine підготувала промокампанію, ...

Челендж для моряків та інфлюенсерів: як виглядає рекламна кампанія військових США

Військово-морські сили США залучили до челенджу «Sailor VS» ряд популярних відеоблогерів, запросивши їх позмагатися в майстерності з військовими моряками.

Як Snickers страхував людей від «голодних» помилок

Щоб отримати компенсацію безкоштовними шоколадними батончиками, треба було довести, що людина, яка вчинила помилку, була на той момент голодна.

Як створювалися номіновані на «Еммі-2020» вступні титри серіалів: досвід студії Elastic

Якщо поглянути на номіновані на Еммі-2020 вступні титри серіалів, можна побачити, що чотири з семи були створені студією Elastic.

KMW Special завершено

14 провідних медіаекспертів з усього світу обговорювали найактуальніші питання аудіовізуальної індустрії – ексклюзивно для глядачів KYIV MEDIA WEEK Special У ...