Google ha insegnato a questo cane robotico ad imparare nuovi trucchi imitandone uno vero

Categoria: Intelligenza artificiale Inserito 03 aprile

I ricercatori di Google stanno utilizzando l'apprendimento per imitazione per insegnare ai robot autonomi come camminare, girare e muoversi in modi più agili.

Cosa hanno fatto: Utilizzando un set di dati di acquisizione del movimento registrati da vari sensori collegati a un cane, i ricercatori hanno insegnato a un robot quadrupede di nome Laikago diversi movimenti che sono difficili da ottenere attraverso i tradizionali controlli robotici codificati a mano.

Come hanno fatto: In primo luogo, hanno utilizzato i dati di movimento del cane reale per costruire simulazioni di ogni manovra, inclusi il trotto del cane, il passo laterale e... una versione del cane della classica mossa di danza degli anni '80, l'uomo che corre. (L'ultimo, in effetti, non è stato eseguito dal cane reale stesso. I ricercatori hanno animato manualmente il cane simulato per ballare per vedere se si sarebbe tradotto anche nel robot.) Hanno quindi abbinato i giunti chiave sul cane simulato e il robot per far muovere il robot simulato esattamente come l'animale. Utilizzando l'apprendimento per rinforzo, ha poi imparato a stabilizzare i movimenti e correggere le differenze nella distribuzione e nel design del peso. Infine, i ricercatori sono stati in grado di trasferire l'algoritmo di controllo finale in un robot fisico in laboratorio, anche se alcune mosse, come l'uomo che corre, non hanno avuto successo.

Perchè importa: Insegnare ai robot i movimenti complessi e agili necessari per navigare nel mondo reale è stata una sfida di lunga data sul campo. L'apprendimento dell'imitazione di questo tipo consente invece a tali macchine di prendere facilmente in prestito l'agilità degli animali e persino degli esseri umani.

Lavoro futuro: Jason Peng, il autore principale sulla carta, afferma che ci sono ancora una serie di sfide da superare. La pesantezza del robot limita la sua capacità di apprendere determinate manovre, come grandi salti o corse veloci. Inoltre, non è sempre possibile acquisire i dati dei sensori di movimento dagli animali. Può essere incredibilmente costoso e richiede la collaborazione dell'animale. (Un cane è amichevole; un ghepardo, non tanto.) Il team prevede di provare invece a utilizzare video di animali, il che renderebbe la loro tecnica molto più accessibile e scalabile.

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