Google hat diesem Roboterhund beigebracht, neue Tricks zu lernen, indem er einen echten nachahmt

Kategorie: Künstliche Intelligenz Gesendet 03.04

Google-Forscher verwenden Nachahmungslernen, um autonomen Robotern beizubringen, wie sie schneller gehen, drehen und sich agiler bewegen können.

Was sie getan haben: Unter Verwendung eines Datensatzes von Bewegungserfassungsdaten, die von verschiedenen an einem Hund angebrachten Sensoren aufgezeichnet wurden, brachten die Forscher einem vierbeinigen Roboter namens Laikago verschiedene Bewegungen bei, die mit herkömmlichen handcodierten Robotersteuerungen schwer zu erreichen sind.

Wie sie es gemacht haben: Zuerst nutzten sie die Bewegungsdaten des echten Hundes, um Simulationen jedes Manövers zu konstruieren, darunter einen Hundetrab, einen Seitenschritt und … eine Hundeversion der klassischen Tanzbewegung der 80er Jahre, den Running Man. (Der letzte wurde tatsächlich nicht vom echten Hund selbst ausgeführt. Die Forscher animierten den simulierten Hund manuell zum Tanzen, um zu sehen, ob dies auch auf den Roboter übertragen würde.) Dann passten sie die wichtigsten Gelenke des simulierten Hundes zusammen und den Roboter, um den simulierten Roboter dazu zu bringen, sich genau so zu bewegen wie das Tier. Mithilfe von Verstärkungslernen lernte es dann, die Bewegungen zu stabilisieren und Unterschiede in der Gewichtsverteilung und im Design zu korrigieren. Schließlich waren die Forscher in der Lage, den endgültigen Steueralgorithmus in einen physischen Roboter im Labor zu portieren – obwohl einige Bewegungen, wie der laufende Mann, nicht ganz erfolgreich waren.

Warum es wichtig ist: Robotern die komplexen und agilen Bewegungen beizubringen, die zum Navigieren in der realen Welt erforderlich sind, ist seit langem eine Herausforderung auf diesem Gebiet. Imitationslernen dieser Art ermöglicht es solchen Maschinen stattdessen, sich leicht die Beweglichkeit von Tieren und sogar Menschen auszuleihen.

Zukünftige Arbeit: Jason Peng, der Hauptautor auf dem Papier, sagt, es gibt noch eine Reihe von Herausforderungen zu bewältigen. Das Gewicht des Roboters schränkt seine Fähigkeit ein, bestimmte Manöver wie große Sprünge oder schnelles Laufen zu lernen. Außerdem ist es nicht immer möglich, Bewegungssensordaten von Tieren zu erfassen. Es kann unglaublich teuer sein und erfordert die Mitarbeit des Tieres. (Ein Hund ist freundlich, ein Gepard nicht so sehr.) Das Team plant, stattdessen Tiervideos zu verwenden, was ihre Technik weitaus zugänglicher und skalierbarer machen würde.

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