Robotul care a învățat să meargă singur trădează viitorul spre care ne îndreptăm: ce a reușit Google

Un algoritm al celor de la Google a ajutat un robot să învețe singur să se deplaseze într-o varietate foarte mare de circumstanțe, fără ajutor.

În teorie, este inevitabil ca roboții să joace un rol din ce în ce mai important în viața noastră de zi cu zi. Singurul detaliu care întârzie această realitate, dincolo de factorul financiar, ține de abilitatea lor de a învăța singuri să se descurce, inclusiv când vine vorba de navigație. Pentru ca roboții să fie cu adevărat utili, intervenția umană în activitatea lor zilnică trebuie să fie minimă către inexistentă.

Cea mai mare problemă cu care se confruntă roboții ține de abilitatea lor de deplasare autonomă. În mod tradițional, au nevoie de ajutor pentru a se ridica atunci când cad, iar un om trebuie să-i întoarcă dacă se blochează într-o zonă de teren accidentat. Un nou proiect de la Google își propune să remedieze însă aceste handicapuri într-o manieră elaborată, printr-un algoritm bazat pe rețele neurale.

La bază noului concept se află algoritmi existenți care au fost îmbunătățiți de Google Robotics. După implementare, un robot cu patru picioare a învățat să meargă în față, în spate și să se întoarcă de unul singur în doar câteva ore. Partea cea mai importantă a acestui efort a constat în eliminarea ”educației” în mediu virtual. Totul s-a petrecut în lumea reală.

La ce oră se deschid secțiile de votare pentru alegerile prezidențiale 2024. Orarul secțiilor din țară și diaspora

Apare o nouă firmă pe piața RCA din România. Ce prețuri propune și care este originea companiei

Ca referință, un algoritm este optimizat într-un mediu virtual înainte să fie implementat pe un robot adevărat. În acest fel, eviți riscul foarte costisitor de a strica un robot, dar pierzi foarte mult timp simulând pe computer detalii ale tipurilor de interacțiuni pe care respectiva creație le-ar putea avea în lumea reală. Rezultatele experimentului au fost impresionante, iar software-ul rezultat poate fi introdus și la alți roboți.

Singurul motiv pentru care acest proces ”educațional” nu s-a putut desfășura în lumea reală, ci într-un laborator, ține de prezența unei camere deasupra robotului, la distanță destul de mare. Aceasta din urmă a comunicat constant cu robotul pentru a-i oferi informațiile legate de impedimentele pe care urmează să le întâmpine. Chiar și așa, cercetătorii sunt optimiști că vor putea adapta algoritmii și la alte tipuri de roboți pe viitor.