Znajdź zawartość

Cassie, pierwszy dwunożny robot używający maszynowego uczenia się do kontroli otoczenia w czasie poruszania się na zewnątrz, przeszedł do historii, przebywając samodzielnie 5 kilometrów w czasie około 53 minut. Robot powstał pod kierunkiem profesora Jonathana Hursta, a na jego powstanie grant w wysokości 1 miliona dolarów przyznała DARPA (Agencja Badawcza Zaawansowanych Projektów Obronnych). Robot powstał w 2017 roku i od tego czasu Narodowa Fundacja Nauki finansowała dalsze badania nad nim. Pracujący przy Cassie naukowcy i studenci skupili się na opracowaniu mechanizmów maszynowego uczenia się. Cassie nauszył się biegać korzystając z algorytmu deep reinforcement learning. Dzięki niemu robot nauczył się nieprzerwanego dokonywania drobnych korekt pozycji, balansowania, by utrzymać się w pionie podczas biegu. "Cassie jest bardzo wydajny, gdyż z takim zamysłem był projektowany i budowany. Chcemy dotrzeć do granic możliwości tego sprzętu i pokazać, na co go stać", mówi doktorant Jeremy Dao z Dynamic Robotics Laboratory. Deep reinforcement learning to potężny algorytm, który daje możliwość nauczenia robota takich czynności jak bieganie, skakanie czy wchodzenie i schodzenie po schodach, dodaje Yesh Godse. Naukowcy twierdzą, że pewnego dnia widok robota na ulicy będzie równie powszechny jak widok samochodu. I roboty, podobnie jak samochody, znacząco zmienią nasze życie. Obecnie poważnym ograniczeniem w rozpowszechnieniu się robotów jest zrozumienie przemieszczania się z użyciem kończyn. Jednak na tym polu dokonuje się duży postęp. Wspomniana na wstępie 5-kilometrowa przebieżka zajęła Cassie 53 minuty i 3 sekundy. Wliczono w to około 6,5 minuty, jakich było potrzeba, by robot zresetował się po dwóch upadkach. Przyczyną pierwszego było przegrzanie komputera, przyczyną drugiego, zbyt duża prędkość podczas zakręcania. Cassie już wcześniej nauczył się chodzić po schodach, a proces uczenia możemy oglądać na poniższym filmie.   « powrót do artykułu