Robotul cu patru picioare se poate deplasa pe nisip, pietre și alte suprafețe dificile. Pe măsură ce avansează, robotul își ajustează pasul și se adaptează foarte uşor.
Colaborând cu Școala de Informatică a Universității Carnegie Mellon și cu Universitatea din California, Berkeley, echipa de cercetare AI a Facebook a învățat robotul cum să se adapteze la diferite condiții în timp real. Într-un videoclip, robotul, care a fost creat de startup-ul chinez Unitree, ajustează modul în care se deplasează pe suprafeţe mai dificile.
În interiorul unei încăperi, cercetătorii au turnat ulei pe plastic pentru a crea o suprafață alunecoasă. Chiar şi în astfel de condiţii, robotul și-a recuperat echilibrul și şi-a continuat drumul.
Jitendra Malik, un profesor UC Berkeley, care lucrează în echipa de cercetare AI a Facebook, a declarat că robotul a învățat cum să se adapteze rapid prin încercări și erori și prin informații pe care le adună din împrejurimile sale.
Robotul, care nu are viziune computerizată, învață în funcţie de cum corpul său reacționează pe diferite suprafețe, un proces similar cu modul în care oamenii învață să meargă. De exemplu, atunci când oamenii se deplasează de la o suprafață dură la nisip, își ajustează pașii odată ce își dau seama că piciorul se afundă.
Folosind o combinație de două tehnici, cercetătorii au instruit robotul controlat de AI într-o simulare pe computer, expunându-l la o varietate de suprafețe și condiții mai grele, înainte de a realiza teste în lumea reală. Echipa numește această descoperire AI adaptare rapidă a motorului, menționând că este primul sistem bazat în întregime pe învățare care permite unui robot cu picioare să se adapteze de la zero mediului său prin explorarea și interacțiunea cu lumea.
Progresul AI, spune Facebook, ar putea îmbunătăți performanța roboților utilizați în operațiuni de căutare și salvare, precum și acasă, unde aceştia trebuie să se deplaseze pe scări sau pe alte obiecte dure. Roboții pot fi preprogramați pentru a naviga în unele medii, dar este foarte greu pentru un programator să prezică fiecare obstacol pe care un robot îl poate întâlni.
Învățarea unui robot cum să se adapteze în timp real ar putea funcționa, de asemenea, pe hardware mai ieftin, ceea ce ar putea ajuta la reducerea costurilor în viitor. Din cauza pandemiei de coronavirus, cercetătorii AI au fost nevoiți să schimbe modul în care și-au condus experimentele, deoarece laboratorul a fost închis.
Ashish Kumar, student absolvent la UC Berkeley, a declarat că a testat robotul acasă, pe trasee de drumeții în zona Bay și pe un șantier din apropiere. De asemenea, robotul s-a rupt de mai multe ori în timpul testării. Potrivit unor studii, robotul compatibil RMA a depășit sistemele alternative și a putut să meargă pe nisip, noroi, pe suprafeţe dure, fără să cadă.
A avut succes în proporţie de aproximativ 70% din probele pe care a trebuit să le treacă.
Soluția a vizat, în esență, adaptarea modului în care oamenii își schimbă dinamic centrul de greutate în timp ce se deplasează pe diferite terenuri.
La fel ca Facebook, cercetătorii de la Oslo au prezentat și roboți cu patru picioare, dar soluția lor depindea de camere 3D și senzori de forță. Facebook nu a dezvăluit însă ce tip de senzori necesită roboții săi.
