44
Робот научился ходить по песку, гравию и мокрой траве
— Финтех и Карты
Двуногий гуманоидный робот уверенно пересек песок, гравий, мокрую траву, склоны, лестницы и скользкие поверхности, ничего из этого он не видел во время тренировок.
Секрет — в новом методе обучения, разработанном исследователями из Технологического института Джорджии, пишет Interesting Engineering.
Метод получил название «Learn to Teach» («Учись обучать»). Он усовершенствует популярный подход «учитель-ученик» в обучении с подкреплением — только вместо того, чтобы обучать сначала одну модель, а затем другую, оба «агента» тренируются одновременно. Результат — контролер робота, который справится с незнакомым рельефом, тратя гораздо меньше вычислительных ресурсов.
Роботу пришлось не только идти самостоятельно — исследователи толкали и тянули его во время испытаний. Каждый раз он менял походку, чтобы не потерять равновесие. Проект представили на конференции IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA), а сами авторы говорят, что подход можно адаптировать и для других роботов и задач не только ходьбы.
В классической схеме «учитель-ученик» сначала создают модель-«учителя», имеющую доступ к подробным данным симуляции. Лишь когда учитель полностью натренирован, его знания передают модели-ученику, которая уже руководит реальным роботом.
По словам ведущего исследователя Фейянга Ву, у такого подхода есть две серьезные проблемы. Во-первых, последовательное обучение занимает много времени. Во-вторых, значительная часть информации, которую успел собрать учитель, просто пропадает впустую.
Тренировки роботизированных контролеров из-за симуляции могут потребовать часов вычислений на дорогом графическом оборудовании — а это и время, и немалые деньги. Одновременно обучение обеих моделей решает обе проблемы сразу.
По материалам: НВ
Поделиться новостью
