Шестиногий робот научился ходить, наблюдая за палочником
Исследователи из Университета Тохоку в Японии и Института науки и технологий Видьясиримедхи в Таиланде научили шестиногого робота ходить, изучив всего несколько шагов палочника. Как сообщают авторы работы, опубликованной в Bioinspiration & Biomimetics, искусственный интеллект за час нашел подходящую стратегию движения, после чего робот смог передвигаться по неровной поверхности и продолжать ходьбу даже после потери одной из конечностей.
Такой подход может пригодиться при создании роботов для работы в местах, где колесная техника быстро теряет проходимость. Например, шестиногие машины потенциально можно использовать при поиске людей после землетрясений и других стихийных бедствий.
Роботу не объясняли, как двигать ногами
Палочники хорошо подходят для изучения ходьбы благодаря необычной конструкции тела и способу передвижения. Исследователи взяли открытые данные всего о трех-четырех шагах насекомого и передали их искусственному интеллекту.
Задача системы заключалась не в том, чтобы буквально скопировать движения палочника. ИИ должен был определить принцип, который стоит за ними. Для этого использовали метод обратного обучения с подкреплением. При таком подходе алгоритм наблюдает за удачным примером и пытается самостоятельно понять, какого результата нужно добиться.
В данном случае система одновременно определяла цель движения и способ ее достижения. Иными словами, ИИ выяснял не только, как насекомое переставляет ноги, но и что делает его ходьбу успешной.
«Мы никогда не учили робота ходить, — объясняет Дай Оваки, доцент Университета Тохоку. — Мы спрашивали, чего пытается добиться насекомое, и позволяли роботу преследовать цель совершенно самостоятельно».
Один час обучения
После переноса полученного принципа на шестиногую машину робот научился ходить примерно в три раза быстрее, чем при использовании стандартного подхода к обучению.
Обычно разработчикам приходится вручную задавать роботу правила движения каждой конечности. При изменении конструкции машины этот процесс приходится повторять. Здесь же ИИ отделяет общий принцип передвижения от особенностей конкретного робота.
Такой подход позволяет использовать один результат обучения для разных машин. Роботу не требуется каждый раз начинать обучение с нуля, что в перспективе может сократить время разработки и ее стоимость.
Особенно примечательно, что исходные данные были получены всего от одного насекомого, а созданный на их основе принцип перенесли на машину, примерно в пять раз превосходящую палочника по размерам.
«Удивительно, что всего нескольких шагов, предпринятых при изучении одного-единственного палочника, оказалось достаточно, чтобы найти принцип, работающий на машине, в пять раз превышающей его по размерам», — говорит Оваки.
Робот продолжил идти без ноги
Испытания показали, что робот способен сохранять устойчивость не только на ровной поверхности. Машина передвигалась по неровному рельефу и адаптировала походку после потери одной конечности.
Это важное свойство для техники, которую предполагается использовать в сложных условиях. Повреждение одной ноги не обязательно должно полностью вывести шестиногого робота из строя, если алгоритм способен самостоятельно изменить стратегию движения.
Исследователи считают, что в дальнейшем систему можно сделать еще более адаптивной. Следующий шаг — добавить память, чтобы робот мог сохранять полученный опыт и использовать его при последующих попытках. В будущем аналогичный подход можно применять к другим животным, чья способность быстро и ловко передвигаться может дать робототехникам новые принципы движения.
