Bu Robot Köpek Yere Düştükten Sonra Nasıl Kalkacağını Öğrendi

Çocukken yürümeye başladığımızda bir noktada düştükten sonra, kendinizi nasıl kaldıracağınızı ve sonunda kendi ayağınız üzerinde nasıl yürüyeceğinizi öğrendiniz. Muhtemelen ebeveynlerinizden cesaret almışsınızdır, ancak çoğunlukla deneme yanılma yoluyla öğrendiniz. Boston Dynamics'ten Spot ve Atlas gibi robotlar yürümeyi ve dans etmeyi öğrenmiyor. Onlara verdiğimiz görevleri yerine getirmek için titizlikle kodlanıyorlar. Sonuçlar etkileyici olabilir, ancak yazılımlarının kapsamadığı durumlara uyum sağlayamamalarını da sağlayabilir. Zhejiang Üniversitesi ve Edinburgh Üniversitesi'nden ortak bir araştırmacı ekibi, daha iyi bir yol geliştirdiklerini iddia ediyor.

Science Robotics dergisinde yayınlanan yakın tarihli bir makalede, köpek benzeri robot Jueying'in kendi başına nasıl yürüyeceğini ve düşmelerden nasıl kurtulacağını öğrenmesine izin vermek için kullandıkları bir AI güçlendirme yaklaşımını detaylandırdılar. Ekip, Wired'e ilk önce robotun sanal bir versiyonuna rehberlik edebilecek yazılımı eğittiklerini söyledi. Belirli bir beceriye hakim olmak için eğittikleri sekiz AI uzmanından oluşuyordu.

Science Robotics dergisinde yayınlanan yakın tarihli bir makalede, köpek benzeri robot Jueying'in kendi başına nasıl yürüyeceğini ve düşmelerden nasıl kurtulacağını öğrenmesine izin vermek için kullandıkları bir AI güçlendirme yaklaşımını detaylandırdılar. Ekip, Wired'e ilk önce robotun sanal bir versiyonuna rehberlik edebilecek yazılımı eğittiklerini söyledi. Belirli bir beceriye hakim olmak için eğittikleri sekiz AI uzmanından oluşuyordu.

Örneğin, biri yürümede akıcı hale gelirken, diğeri nasıl dengeleneceğini öğrendi. Dijital robot bir görevi her başarıyla tamamladığında, ekip onu sanal bir puanla ödüllendirdi. Bunların hepsi tanıdık geliyorsa, bunun nedeni Google'ın son zamanlarda çığır açan MuZero algoritmasını eğitmek için kullandığı yaklaşımın aynısıdır. 

Sekiz uzmanı başarılı bir şekilde eğittikten sonra, bir tür baş antrenör olarak hareket etmek için ek bir ağ geliştirdiler. Diğer sekiz algoritmanın girdilerini yönetecek ve belirli bir durumda gerektiği gibi bir veya daha fazlasını önceliklendirdi. Yukarıdaki GIF'DE eylemde görebilirsiniz. Daha sonra yazılımlarını prototiplerinden birine taşıdılar ve test ettiler. Tekmelediklerinde ve yere ittiklerinde uyguladıkları cezayı görebilirsiniz. Her seferinde ayağa kalktı ve yeniden yürümeye başladı. 

Raporun yazarlarından biri olan Zhibin Li, Wired'e ekibinin araştırmasının amacının “Daha önce hiç görmedikleri çeşitli görevleri yerine getirmek için esnek ve uyarlanabilir becerileri anında birleştirebilen daha akıllı makineler oluşturmak" olduğunu söyledi.

Ancak, en iyi robot köpek ödülü için Jueying ve Spot'un tartışmasını görmemiz biraz zaman alabilir. Ekibin önündeki zorluklardan biri, robotun eğitimini simüle etmek için gereken hesaplama gücü miktarını azaltmaktır. Pratik uygulamalar için daha kullanışlı hale getirmek için bunu yapmaları gerekecek.

Yorum Gönder (0)
Daha yeni Daha eski