Есть два способа обучения робота быстрому бегу. Первый — это анализ того, как двигаются реальные животные или их виртуальные модели. Но это отнимает много времени: данные нужно задавать и корректировать вручную. Второй способ — смоделировать нейросеть. И именно этот способ применили американские учёные.
Пулкит Агравал и его коллеги использовали нейросеть, которую предварительно обучили в симуляции. Она стала алгоритмом, который контролирует движения четвероногого робота Mini Cheetah («Мини-гепард»). Так он научился быстро бегать и подстраиваться под разные поверхности. Более того, если у Мини-гепарда перестанет работать нога, то нейросеть это тоже учтёт, и робот адаптируется.
Учёные констатируют, что за 3 часа в симуляции робот получает столько же опыта, как если бы провёл сто дней в реальности.
Свежие комментарии