Au cours de la dernière décennie, les chercheurs ont tenté à plusieurs reprises d’utiliser des approches basées sur
Maintenant chercheurs de l'Université Aalto(Finlande) et Ote Robotics ont dévoilé RealAnt, un robot à quatre pattes peu coûteux qui peut être utilisé pour tester et mettre en œuvre des algorithmes RL. La nouvelle plate-forme est une version du monde réel minimaliste et abordable de l'environnement de simulation de robot utilisé dans la recherche d'apprentissage renforcé.
On pensait à l'origine que les algorithmes fonctionneraient bienne fonctionnent que s'ils s'entraînent sur des simulateurs pendant des milliers d'heures. Cependant, les chercheurs ont pu entraîner le robot à quatre pattes à marcher en utilisant une quantité minimale de données. Par conséquent, le robot peut être entraîné dans un environnement réel, sans formation dans le simulateur.
L'objectif principal des chercheurs était de créerune plate-forme robotique simple et peu coûteuse basée sur des solutions d'apprentissage renforcées de base existantes. Une telle plateforme permettra à plus de chercheurs de construire et de tester des robots autonomes capables d'effectuer des tâches de base dans le monde réel.
RealAnt, le robot à quatre pattescréé, est polyvalent, minimaliste et peu coûteux. Il peut apprendre de façon autonome à marcher, bouger ses jambes de concert, et peut sentir sa position et son orientation dans un environnement donné. En utilisant les algorithmes RL, un robot peut être formé pour effectuer des tâches simples mais utiles. De plus, pour cela, il se concentre sur l'environnement qui l'entoure et n'a pas besoin de données supplémentaires.
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