Током протекле деценије, истраживачи су неколико пута покушали да користе приступе засноване на
Сада истраживачи са Универзитета Аалто(Финска) и Оте Роботицс представили су РеалАнт, јефтиног четвороножног робота који се може користити за тестирање и имплементацију РЛ алгоритама. Нова платформа је минималистичка и приступачна верзија реалног окружења за симулацију робота која се користи у истраживањима појачаног учења.
Првобитно се мислило да ће алгоритми бити добрираде само ако хиљаде сати тренирају на симулаторима. Међутим, истраживачи су успели да обуче четвороножног робота да хода користећи минималну количину података. Због тога се робот може обучавати у стварном окружењу, без обуке у симулатору.
Главни циљ истраживача био је стварањеједноставна и јефтина роботска платформа заснована на постојећим језгровитим решењима за учење. Таква платформа ће омогућити већем броју истраживача да изграде и тестирају аутономне роботе који су способни да извршавају основне задатке у стварном свету.
РеалАнт, четвороножни роботкреиран, свестран је, минималистички и јефтин. Може самостално да научи да хода, усклађено померајући ноге, и може да осети свој положај и оријентацију у датој средини. Користећи РЛ алгоритме, робот се може обучити за обављање једноставних, али вредних задатака. Штавише, за то се фокусира на окружење око себе и нису му потребни додатни подаци.
Прочитајте такође
Пронашли наводно краљевство несталих Хетита. Шта су пронашли археолози?
Испоставило се да је глечер Судњег дана опаснији него што су научници мислили. Кажемо главно
Биолози су смислили како да идентификују победничку сперму