가상의 생물은 앞으로 나아가면서 촉수처럼 생긴 네 개의 팔을 흔들고 있습니다. 슬슬 올라오고 있어
컴퓨터 비전을 공부하고 있는 대학원생캘리포니아에 있는 스탠포드 대학의 Agrim Gupta는 이 이상한 생물의 창조자가 아닙니다. 그는 이러한 생물을 낳은 조상, 즉 "보편적 동물"을 의미하는 유니멀을 창조했습니다. 이 용어는 그들이 매우 다른 형태로 진화할 수 있다는 사실을 반영합니다. 그들 중 일부는 실제 동물과 비슷합니다. 다른 것들은 꽤 이상합니다.
연구팀은 신체 유형이동물은 새로운 것을 배우는 능력에 영향을 미칩니다. 과학자들은 학습이 뇌에서 일어나더라도 이 과정이 일어나는 방식에 정확히 영향을 미치는 것은 신체라고 믿는 경향이 있습니다.
로봇이 시뮬레이션을 통해 진화할 수 있다면 인간이 만든 것보다 훨씬 더 잘 작동하는 자체 형태를 개발할 수 있을 것입니다.
따라서 더 복잡한 시뮬레이션 세계에서 움직이는 법을 배운 일반 동물이 등장했고 결국 학습에 더 적합한 신체를 개발했습니다.
Sam Kriegman은 "이 직업에 대해 흥분했습니다. 그는 이 연구에 참여하지 않았지만 이 주제에 대해 많이 알고 있습니다. 과학자는 Wyss Institute에서 진화 로봇에 대해 연구합니다.
로봇 엔지니어는 자연에서 보는 신체를 모방하는 경향이 있습니다. 이것이 많은 로봇이 실제 동물과 닮은 이유입니다.
우선, 과학자들은 동물에게 매우동물 피규어와 비슷해요. 각각 하나의 둥근 머리를 가지고 있습니다. 이 머리에서 직선 세그먼트가 돌출됩니다. 그들은 다른 부분으로 갈라져 팔, 다리 또는 촉수와 유사한 신체 부위를 형성합니다. 무작위로 생성된 500마리 이상의 동물이 마치 비디오 게임처럼 가상 세계에 던져집니다. 가장 간단한 게임에서는 각 유닛이 평평한 지형을 건너야 합니다. 기계 학습 컴퓨터 모델을 사용하여 움직이는 방법을 알아냅니다.
첫째, 모델이 움직임에 대해 아무것도 모를 때,몸이 빙글빙글 돌면서 무작위적인 움직임을 시도합니다. 한 번의 움직임으로 동물이 풍경을 가로지르는 목표에 더 가까워지면 모델은 그 움직임을 반복하는 법을 배웁니다. 동물이 풍경을 가로질러 더 멀리 이동할수록 게임에서 더 높은 점수를 받습니다.
나중에 동물들은 4개의 그룹으로 나누어집니다복사. 가장 많은 점수를 얻은 그룹 구성원은 더욱 발전할 수 있는 기회를 얻습니다. 승자가 불가사리처럼 생겼다고 상상해 봅시다. 성장함에 따라 그의 몸은 무작위로 변합니다. 예를 들어, 다리 일부를 잃을 수도 있습니다. 또는 모든 다리가 새로운 세그먼트로 성장할 수도 있습니다. 또는 한 요소는 길어지고 다른 요소는 짧아질 수도 있습니다.
나중에 원래 그룹의 모든 동물은네 사람은 새로운 불가사리와 함께 평평한 가상 세계로 돌아갑니다. 그들은 첫 번째 "여행"에서 아무것도 기억하지 못합니다. 그것들은 모두 처음부터 시작해야 하고, 무언가가 작동할 때까지 회전해야 합니다. 다시 말하지만, 그들은 모두 점수를 받고 4명이 한 조를 이루어 다음 진행자를 보기 위해 경쟁합니다.
이 과정은 계속해서 반복됩니다.새로운 동물이 창조될 때마다 가장 오래된 동물이 죽는다. 제 역할을 잘했다면 죽기 전까지 몇 번이나 진화했을 것이다. 이는 더 나아질 수 있는 “자녀와 손자”를 많이 남겨두었다는 의미입니다. 여러 세대에 걸쳐 동물은 풍경을 돌아다니는 데 점점 더 능숙해졌습니다. 그들은 과거 경험에 대해 아무것도 기억하지 못합니다.
그런 다음 프로세스는 더 복잡한 항목에서 반복됩니다.지역. 그리고 더 어려운 상황 이후에는 장애물, 외부 영향 및 작업(예: 공 던지기)이 있는 세상입니다. 그 결과 다양한 작업에 능숙하고 모든 유형의 지형을 가로질러 이동하는 데 능숙한 표본이 탄생했습니다.
동시에 연구자들은 "진화"에 대한 여러 가지 규칙도 정했습니다. 즉, 신체의 대칭적인 면, 10개 이하의 사지, 두 번 이상 분기할 수 없는 것입니다.
엔지니어들은 시뮬레이션된 생물체를 현실로 변환하는 것이 쉽지 않을 것이라고 덧붙였습니다. 실제 세계는 시뮬레이션보다 훨씬 더 혼란스럽고 복잡합니다.
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