Programeri AI-a primijetili su da su stvorili osnovu za kontrolu robota na četiri noge. Ona se prilagođava
„Naš razvoj uči kontrolora koji možeusput se prilagoditi promjenama u okolini. To mogu biti i novi scenariji koje nismo proučavali tijekom treninga. To čini regulator 85% energetski učinkovitijim i pouzdanijim od tradicionalnih metoda, napominju istraživači. "Tijekom zaključivanja, kontroler visoke razine treba samo procijeniti malu višeslojnu neuronsku mrežu, ne treba mu model upravljanja i predviđanja (MPC) koji bi mogao biti potreban za optimizaciju dugoročnih performansi."
Model je osposobljen za kretanje pomoću trake za trčanjestaza, koja se sastoji od dva pojasa - brzina im se mijenja neovisno jedna o drugoj, ali robot i dalje održava ravnotežu. Ovaj se simulacijski trening zatim prenosi u stvarni svijet robotu Laikago. Istraživači su objavili poseban video o simulacijama i laboratorijskim radovima za popularizaciju tehnologije.
Stručnjaci izAI domene s Nvidije, Sveučilišta u Kaliforniji, Sveučilišta Texas u Austinu i Sveučilišta Toronto. Njihov dizajn uključuje kontroler visoke razine koji koristi pojačanje za učenje i kontroler niže razine zasnovan na AI modelu.
Pročitajte i
Istraživači su prvi put razvili čistu energiju iz grafena
Na 3. dan bolesti, većina bolesnika s COVID-19 gubi smrad i često pate od curenja iz nosa
Ledenjak Doomsdaya pokazao se opasnijim nego što su znanstvenici mislili. Kažemo glavno