Les développeurs d'IA ont noté qu'ils avaient créé la base pour contrôler des robots à quatre pattes. Elle s'adapte
«Notre développement enseigne un contrôleur qui peuts'adapter aux changements de l'environnement en cours de route. Il peut s'agir de nouveaux scénarios que nous n'avons pas étudiés lors de la formation. Cela rend le contrôleur 85% plus économe en énergie et plus fiable que les méthodes traditionnelles, notent les chercheurs. "Lors de l'inférence, le contrôleur de haut niveau n'a besoin que d'évaluer un petit réseau neuronal multicouche, il n'a pas besoin d'un modèle de contrôle et de prédiction (MPC) qui serait nécessaire pour optimiser les performances à long terme."
Le modèle est entraîné à se déplacer à l'aide d'un tapis roulantpiste, qui se compose de deux courroies - leur vitesse change indépendamment l'une de l'autre, mais le robot maintient toujours l'équilibre. Cette formation par simulation est ensuite transmise au robot Laikago dans le monde réel. Les chercheurs ont publié une vidéo spéciale sur les simulations et les travaux de laboratoire pour vulgariser la technologie.
Experts deDomaines d'IA de Nvidia, de l'Université de Californie, de l'Université du Texas à Austin et de l'Université de Toronto. Leur conception comprend un contrôleur de haut niveau utilisant une amplification d'apprentissage et un contrôleur de niveau inférieur basé sur un modèle d'IA.
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