Google, bilim adamları, insan yardımı olmadan yürümeyi öğreten ‘Rainbow Dash’ adında sevimli dört ayaklı bir robota yürümeyi öğretti
Bu robot, yumuşacık bir yatak dahil olmak üzere zor yüzeylerde yürümeyi öğrendi.
- Bir grup Google araştırmacısı, minimum insan müdahalesiyle kendi kendine yürümeyi öğrenebilen bir robot geliştirdi.
- Araştırmacılar, robotun deneme yanılma yoluyla yürümeyi öğrenmesini sağlamak için derin takviye öğrenme adı verilen bir tür AI kullandılar.
- Robot, yumuşacık bir şilte ve çatlaklarla dolu bir paspas da dahil olmak üzere çeşitli yüzeylerde yürümeyi öğrendi.Şimdi Bambi’nin yürüme kabiliyetlerine sahip, göründüğünden daha etkileyici bir robot var.
Google, Georgia Teknoloji Enstitüsü ve UC Berkeley’deki araştırmacılar, bu hafta AI’ı nasıl yürümeyi öğretmek için kullanan bir robotu nasıl başarılı bir şekilde inşa ettiklerini detaylandıran bir makale yayınladılar . Dört ayaklı küçük robot “Rainbow Dash” lakabını takmışlardı.Robot, derin takviye öğrenimi adı verilen bir tür AI kullanıyor. Derin pekiştirici öğrenme, iki farklı AI türünün, derin öğrenme ve pekiştirici öğrenmenin özelliklerini birleştirir.
Takviye öğrenmeyle, bir algoritma bir görevin nasıl çalışacağına bağlı olarak ödül ve cezalar aldığı deneme-yanılma yoluyla bir görevi nasıl gerçekleştireceğini öğrenir. Derin öğrenme, sistemlerin ortamlarından gelen ham girdi verilerini işlemesine ve değerlendirmesine olanak tanır.
Normalde takviye öğrenme algoritmalarının testleri simüle edilmiş bilgisayar ortamlarında gerçekleştirilir, böylece araştırmacıların çalışması gerçek dünyaya bir adım atar. Google’da da lokomotif başkanı olan araştırmacı Jie Tan, Business Insider’a araştırmanın yaklaşık bir yıl sürdüğünü söyledi.
“Robotların çeşitli ve karmaşık gerçek dünya ortamlarında gezinmesini sağlamakla ilgileniyoruz. Bu çeşitlilik ve karmaşıklığı kaldırabilecek bir hareket kontrolörünü manuel olarak yapmak zordur. Öğrenme otomatiktir, az ön bilgi gerektirir ve miktarla ölçeklenebilir Bu bacaklı robotların gerçek dünyada faaliyet göstermesi için, kendi başına öğrenme yeteneğinin çok önemli olduğuna inanıyoruz ”dedi.
Araştırmacılar, Rainbow Dash’i 1,5 saat içinde nasıl yürüyeceğini anladığı düz bir yüzeyde başlattı. Sonra biraz daha zorlayıcı yüzeylerde test ettiler – yumuşacık bir bellek köpüğü şilte ve çok sayıda çatlaklı bir paspas. Robotun şilte üzerinde ileri geri yürümesini anlaması 5.5 saat sürdü, paspas ise sadece 4.5 saat sürdü.
Gökkuşağı Dash tamamen insan gözetiminden yoksun değildi, çünkü araştırmacılar robotun yanlışlıkla öğrenmesi gereken alanı terk ettiğinde ve düştüğünde – müdahale etmesini durdurmak için algoritmasını değiştirebilmelerine rağmen hala müdahale etmek zorunda kaldılar. boşluk. Araştırmacılar, robota yardım etmek için manuel olarak adım atmanın yanı sıra, dolaşmasını durdurmak ve düştüğünde ayağa kalkmasına yardımcı olmak için algoritmasını değiştirdi.
Robotun ayaklarını bulmasını buradan izleyebilirsiniz:
Geleceğe bakarken Tan, bacaklı robotları giderek daha kullanışlı buluyor. “Bacaklı robotlar büyük hareket kabiliyetine sahip olacaklar. İnsanların gidebileceği her yerde ve insanların yapamayacağı ortamlarda yürüyebilecekler.” Dedi.
“Şimdi hala araştırmanın ilk günleri. Ardından, öğrenme sistemimizi çok çeşitli robotlarda ve daha çeşitli ortamlarda test etmeyi planlıyoruz.”
