„Pristatėme natūralaus vaikščiojimo valdiklį, apmokytą tik imitaciniu būdu, naudojant ištisinį pastiprinimo mokymąsi. Tai leidžia Figure robotų parkui greitai išmokti patikimų propriocepcinių judėjimo strategijų ir leidžia greitai atlikti inžinerinių iteracijų ciklus“, – sakoma Figure pranešime.
Kuriant šiuos robotus, Figure rėmėsi mokymusi pastiprinant (angl. reinforcement learning, RL) fizikos simuliatoriuje. RL – dirbtinio intelekto metodas, kai valdiklis mokosi bandymų ir klaidų metodu, naudodamas atlygio signalą, leido humanoidiniam robotui Figure 02 vaikščioti žmogaus eiseną primenančia eisena.
Pažymima, kad bendrovė savo RL valdiklį mokė didelio tikslumo fizikiniame modeliavime su GPU pagreitinimu, per kelias valandas imituodama metų metus kauptus duomenis.
Šie robotai gali demonstruoti judesius, panašius į žmogaus, t. y. smūgius kulnu, kojų pirštais ir sinchronizuotus rankų judesius.
„Pristatėme natūralaus vaikščiojimo valdiklį, apmokytą tik imitaciniu būdu, naudojant ištisinį pastiprinimo mokymąsi. Tai leidžia „Figure“ robotų parkui greitai išmokti patikimas propriocepcines judėjimo strategijas ir užtikrina greitus inžinerinių iteracijų ciklus“, – priduriama bendrovės pranešime.
Leidinyje apibendrinama, kad, pasitelkę dirbtinį intelektą, robotai gali realiuoju laiku interpretuoti ir reaguoti į komandas, orientuotis netikėtuose objektuose ir efektyviai bendradarbiauti.
Humanoidiniai robotai – naujausios naujienos
Anksčiau Vokietija paskelbė sukūrusi geriausią pasaulyje humanoidinį robotą, skirtą kasdienėms užduotims atlikti. Žinoma, kad jis gali nešti 15 kg sveriančius krovinius, taip pat turi keičiamus dilbius.
Taip pat pranešta, kad „Boston Dynamics“ sukurtas humanoidinis robotas „Atlas“ pirmasis išmoko šokti breiką. Kūrėjai tvirtina, kad jis yra „vikriausias humanoidinis robotas pasaulyje“.
