Un ejercito de más de 4.000 marchando como perros robots es un espectáculo vagamente amenazador, incluso en una simulación. Pero puede señalar el camino para que las máquinas aprendan nuevos trucos.

El ejército de robots virtuales fue desarrollado por investigadores de ETH Zúrich en Suiza y fabricante de chips Nvidia. Usaron los robots errantes para entrenar a un algoritmo que luego se usó para controlar las piernas de un robot del mundo real.

En la simulación, las máquinas, llamadas ANYmals: Afronte desafíos como pendientes, escalones y caídas pronunciadas en un paisaje virtual. Cada vez que un robot aprendía a navegar por un desafío, los investigadores presentaban uno más difícil, impulsando el algoritmo de control para que fuera más sofisticado.

Desde la distancia, las escenas resultantes se asemejan a un ejército de hormigas que se retuercen por un área grande. Durante el entrenamiento, los robots pudieron dominar subir y bajar escaleras con bastante facilidad; los obstáculos más complejos tomaron más tiempo. Abordar las pendientes resultó particularmente difícil, aunque algunos de los robots virtuales aprendieron a deslizarse por ellas.

Un clip de la simulación donde los robots virtuales aprenden a subir escalones.

Cuando el algoritmo resultante se transfirió a una versión real de ANYmal, un robot de cuatro patas aproximadamente del tamaño de un perro grande con sensores en la cabeza y un brazo robótico desmontable, pudo navegar escaleras y bloques, pero sufrió problemas a velocidades más altas. . Los investigadores culparon a las inexactitudes en la forma en que sus sensores perciben el mundo real en comparación con la simulación,

Tipos similares de aprendizaje de robots podrían ayudar a las máquinas a aprender todo tipo de cosas útiles, desde clasificación de paquetes para coser prendas de vestir y cosechando cultivos. El proyecto también refleja la importancia de la simulación y los chips de computadora personalizados para el progreso futuro en aplicaciones inteligencia artificial.

«A un alto nivel, la simulación muy rápida es algo realmente grandioso», dice Pieter Abbeel, profesor de UC Berkeley y cofundador de Covariante, una empresa que utiliza IA y simulaciones para entrenar brazos robóticos a fin de seleccionar y clasificar objetos para empresas de logística. Dice que los investigadores suizos y de Nvidia «obtuvieron algunas aceleraciones agradables».

La IA se ha mostrado prometedora para entrenar a los robots para que realicen tareas del mundo real que no se pueden escribir fácilmente en un software o que requieren algún tipo de adaptación. La capacidad de captar objetos incómodos, resbaladizos o desconocidos, por ejemplo, no es algo que pueda escribirse en líneas de código.

Los 4.000 robots simulados fueron entrenados usando aprendizaje reforzado, un método de inteligencia artificial inspirado en la investigación sobre cómo los animales aprenden a través de comentarios positivos y negativos. A medida que los robots mueven las piernas, un algoritmo juzga cómo esto afecta su capacidad para caminar y ajusta los algoritmos de control en consecuencia.

.



Fuente de la Publicacion AQUI

Por admin

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *