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Vuoi far funzionare i robot più velocemente? Cerca di lasciare che l’IA prenda il controllo

I robot quadrupedi stanno diventando uno spettacolo familiare, ma gli ingegneri stanno ancora lavorando per liberare tutte le capacità di queste macchine. Ora un gruppo di ricercatori del MIT afferma che un modo per migliorare la loro funzionalità potrebbe essere quello di utilizzare l’IA per insegnare ai robot a camminare e correre.

Quando gli ingegneri creano il software che controlla il movimento dei robot con le gambe, in genere scrivono una serie di regole su come la macchina dovrebbe rispondere a input specifici. Quindi, quando i sensori rilevano un robot X forza delle gambe si, Risponde accendendo il motore un esercitare la coppia B, e così via. La codifica di questi parametri è complicata e richiede tempo, ma offre ai ricercatori un controllo preciso e prevedibile sui robot.

Un approccio alternativo consiste nell’utilizzare l’apprendimento automatico, in particolare un metodo noto come apprendimento per rinforzo, che funziona per tentativi ed errori. Funziona dando al tuo modello di intelligenza artificiale un obiettivo noto come “funzione di ricompensa” (ad es. Muoviti il ​​più velocemente possibile) e poi lascialo andare per capire come ottenere quel risultato da zero. Questo richiede molto tempo, ma aiuta se lasci che l’IA sperimenti in un ambiente virtuale in cui puoi accelerare il tempo. Per questo motivo, Reinforcement Learning o RL è un metodo popolare per lo sviluppo dell’IA nei videogiochi.

Questa è la tecnica utilizzata dagli ingegneri del MIT per creare il nuovo software (noto come “controller”) per il quadrupede di ricerca dell’università, Mini Cheetah. Utilizzando l’apprendimento per rinforzo, sono stati in grado di raggiungere una nuova velocità massima per il robot di 3,9 m/s, ovvero circa 8,7 miglia orarie. Puoi vedere come appare nel seguente video:

Come puoi vedere, la nuova andatura a piedi di Mini Cheetah è un po’ goffa. In effetti, sembra che un cucciolo stia accelerando su un pavimento di legno. Ma secondo lo studente laureato del MIT Gabriel Margolis (un coautore della ricerca insieme al borsista post-dottorato Ge Yan), questo è perché l’IA non sta ottimizzando per nulla ma Velocità.

“RL trova un modo per correre veloce, ma data una funzione di ricompensa sotto specificata, non c’è motivo di favorire un’andatura che sembri ‘naturale’ o sia preferita dagli esseri umani”, afferma Margolis Il bordo Via Posta Elettronica. Dice che il modello potrebbe certamente essere istruito per sviluppare una forma più fluida di locomozione, ma l’intero scopo dello sforzo è ottimizzare solo per la velocità.

Margolis e Yang affermano che uno dei principali vantaggi dello sviluppo di software di controllo con l’intelligenza artificiale è che richiede meno tempo rispetto a pasticciare con tutta la fisica. “Programmare come dovrebbe comportarsi un robot in ogni possibile situazione è semplicemente molto difficile. Il processo è lungo perché se un robot dovesse guastarsi in un determinato sito, un ingegnere umano dovrebbe identificare la causa del guasto e regolare manualmente i controlli del robot”, affermano.

Mini Cheetah viene superato da un cane non robot.
Immagine: MIT

Utilizzando un simulatore, gli ingegneri possono posizionare il robot in un numero qualsiasi di ambienti virtuali, dalla pavimentazione dura alle rocce scivolose, e lasciarlo fare le cose da solo. In effetti, il gruppo del MIT afferma che il loro simulatore è stato in grado di sfrecciare attraverso 100 giorni di rotolamento, camminata e corsa in sole tre ore di tempo reale.

Alcune aziende che sviluppano robot con gambe stanno già utilizzando questi tipi di metodi per progettare nuovi controller. Altri, come Boston Dynamics, sembrano adottare approcci più tradizionali. (Questo ha senso dato l’interesse dell’azienda nello sviluppo di mosse molto specifiche, come i salti, i salti e i salti mortali visti nei suoi video coreografati.)

Ci sono anche robot dalle gambe più veloci là fuori. Cheetah-Bot di Boston Dynamics detiene attualmente il record per un quadrupede, raggiungendo una velocità di 28,3 miglia orarie, più veloce di Usain Bolt. Non solo il Cheetah è una macchina molto più grande e potente del Mini Cheetah del MIT, ma ha raggiunto il suo record su un tapis roulant ed è stato montato a leva per la stabilità. Senza questi vantaggi, l’IA forse competerebbe con la macchina.

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