Vědci z Kalifornské univerzity v Berkeley postavili dvounohého robota se schopností naučit se sám chodit pomocí „zpětnovazebního učení“.
Podle serveru TechXplore je robot postaven z páru nohou spojených jakýmsi malým konstrukčním rámem. Ve srovnání s jinými roboty řešícími stejnou problematiku – tedy rovnováhu v procesu chůze – se tento zdá být poněkud primitivní. Robot s názvem Cassie ale představuje vrchol nového druhu technologie, která umožní strojům učit se chodit, místo aby dovednosti získávaly přímým programováním nebo napodobováním.
Robot inspirovaný batolaty
Zpětnovazební učení používají běžně lidé – učí se chodit zkoušením nových pohybů. Neovládnou celý proces najednou, ale pamatují si jednotlivé kroky, které k němu postupně vedou. Pak staví na tom, co se naučili, a přidávají další informace, které je nakonec nasměrují ke vzpřímené chůzi. Tím proces nekončí – probíhá nepřetržitě, zatímco děti rostou. Časem by se tak i robot měl naučit novým kouskům, jako je běh či skákání.
Vědci začali se simulací robota ve virtuálním světě. Byl takto vyškolen s informacemi o cíli, kterým byla právě například vzpřímená chůze. AI si zároveň pamatovala a používala to, co ji naučili. Simulace umožnila robotovi naučit se chodit bez poškození hardwaru, zatímco zároveň urychlila celý proces.
Jakmile se robot v simulaci naučil chodit, vědci přenesli tyto znalosti na Cassie, která je využila k chůzi podobným způsobem jako batole. A stejně jako batole se Cassie dál učila: jak zabránit pádu, když lehce sklouzne, nebo se vzpamatovat, když ji ze strany postrčíte. Naučila se také vyrovnávat, když byly poškozeny její dva motory.
Vědci plánují pokračovat ve své práci se zpětnovazebním učením robotů, aby zjistili, co všechno jim situace umožní.
