Цей всюдихідний робот «вчиться» ходити на своїх помилках
Якщо б це було не через відсутність голови, робот з дослідницької групи Університету Осло виглядав би тривожно, як ніби він спотикався по підлозі. Іменований DyRET, цей чотириногий вчить себе, як ходити по різних територіях і навіть вчиться на своїх помилках.
DyRET провела кілька різних проектів, так як вперше потрапила на тротуар в 2015 році. Але остання версія, про яку повідомляє WIRED, є найбільш майстерною у визначенні довжини ноги і ходи, необхідної для круїзу навколо на льоду, скель або будь-який інший поверхні. З кожним хиткому кроком DyRET, ми набагато ближче до того, щоб мати дійсно багатогранних роботів.
Звичайно, DyRET не завжди виглядає так, як ніби все з'ясовано. Коли його дизайнери встановлюють його на нову поверхню, робот починає вільно пересуватися. Всі чотири ноги, які мають суглоби, які зігнуті всередину, розширюються і стискаються в двох місцях. DyRET також намагається виконати різні кроки, і іноді вибір закінчується невдачею, і він падає. Але датчик руху DyRET вибирає, які варіанти забезпечують максимальну стабільність, і робот запам'ятовує успішні.
Після того, як він освоїв ландшафт, DyRET також може зробити щось, що більшість малюків не з'ясували: перестаньте бігати навколо, коли працюєте на низькому рівні енергії. Переміщення довгих ніг вимагає великої сили. Довгі швидкі кроки - ідеальний стан DyRET, але в міру того, як батарея виснажується, вона скорочує ноги, щоб припинити витрачати стільки енергії на розмахування кінцівок. Замість цього робот буде намагатися компенсувати, рухаючи коротші кінцівки швидше.
Постійна оцінка DyRET свого простору ставить його в технічну категорію під назвою «еволюційна робототехніка». У природі еволюція відбувається в багатьох поколіннях одного виду. Люди не розвиваються, але учасники, що володіють кращими рисами для виживання в природному середовищі, передають свої більш компетентні якості своїм нащадкам. У еволюційної робототехніки цей (іноді) десятирічний процес складання найбільш корисних характеристик зводиться тільки до одного роботу. Хоча він побудований з усіма можливостями, робот вчиться покладатися на ті, які найкраще підходять для умов, в яких він знаходиться.
Це поле робототехніки означає, що DyRET і інші подібні до нього можуть обробляти більше сценаріїв, ніж їх програмісти могли б їм проінструктувати. І чим раніше роботи можуть зрозуміти речі самі, тим швидше ми можемо залишити їх повністю без нагляду - на краще чи на гірше.
Джерела: Wired, The University of Oslo
