Los desarrolladores de IA señalaron que han creado la base para controlar robots de cuatro patas. ella se adapta
“Nuestro desarrollo enseña un controlador que puedeadaptarse a los cambios en el medio ambiente a lo largo del camino. Estos pueden ser nuevos escenarios que no estudiamos durante el entrenamiento. Esto hace que el controlador sea un 85% más eficiente en energía y más confiable que los métodos tradicionales, señalan los investigadores. "Durante la inferencia, el controlador de alto nivel solo necesita evaluar una pequeña red neuronal multicapa, no necesita un modelo predictivo y de control (MPC) que sería necesario para optimizar el rendimiento a largo plazo".
El modelo está entrenado para moverse usando una cinta de correr.pista, que consta de dos correas: su velocidad cambia de forma independiente, pero el robot aún mantiene el equilibrio. Este entrenamiento de simulación luego se transfiere al robot Laikago en el mundo real. Los investigadores han lanzado un video especial sobre simulaciones y trabajo de laboratorio para popularizar la tecnología.
Expertos deDominios de IA de Nvidia, la Universidad de California, la Universidad de Texas en Austin y la Universidad de Toronto. Su diseño incluye un controlador de alto nivel que utiliza amplificación de aprendizaje y un controlador de nivel inferior basado en un modelo de IA.
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