За останнє десятиліття дослідники кілька разів намагалися використовувати підходи на основі
Тепер дослідники з Університету Аалто(Фінляндія) і компанії Ote Robotics представили RealAnt - недорогого чотириногого робота, якого можна використовувати для тестування і реалізації алгоритмів RL. Нова платформа являє собою минималистичную і доступну за ціною реальну версію середовища моделювання робота, яка використовується в дослідженнях посиленого навчання.
Спочатку вважалося, що алгоритми будуть добрепрацювати тільки в тому випадку, якщо вони будуть тренуватися на симуляторах протягом тисяч годин. Однак дослідники змогли навчити чотириногого робота ходити, використовуючи мінімальну кількість даних. Тому робота можна навчати в реальному середовищі, без тренувань на симуляторі.
Основною метою дослідників було створенняпростий і недорогий робототехнической платформи, заснованої на існуючих базових рішеннях посиленого навчання. Така платформа дозволить більшій кількості дослідників створювати і тестувати автономних роботів, які здатні виконувати базові завдання в реальному світі.
RealAnt, чотириногий робот, якого вонистворили, є універсальним, мінімалістичним і недорогим. Він може самостійно навчитися ходити, рухаючи ногами узгоджено, і може відчувати своє положення й орієнтацію в заданому середовищі. Використовуючи алгоритми RL, робот можна навчити виконувати прості і в той же час цінні завдання. Причому для цього він орієнтується на середу навколо і йому не потрібні додаткові дані.
Читати також
Знайдено передбачуване царство зниклих хеттів. Що виявили археологи?
Льодовик «Судного дня» виявився небезпечніше, ніж думали вчені. розповідаємо головне
Біологи з'ясували, як виявляти сперматозоїдів-переможців