Un câine-robot învață singur cum să alerge în pădure și pe scări. Noua tehnologie AI îi schimbă mersul în timp real

Roboții cu patru picioare devin tot mai agili, însă adaptarea la terenuri dificile rămâne una dintre cele mai mari provocări pentru ingineri. O echipă de cercetători a reușit însă să facă un pas important în această direcție, dezvoltând un sistem de inteligență artificială care îi permite unui robot-câine să își schimbe automat modul de deplasare, fără intervenția unui operator uman.

Rezultatul este un robot capabil să traverseze păduri, să urce și să coboare scări, să sară peste obstacole și să se adapteze în timp real la suprafața pe care se deplasează. Cercetarea a fost publicată în revista Science Robotics și deschide noi perspective pentru utilizarea roboților în medii unde vehiculele clasice nu pot ajunge.

Inteligența artificială decide cum trebuie să se deplaseze robotul

Robotul, denumit KAIST HOUND, cântărește aproximativ 45 de kilograme și folosește o combinație de camere video și senzori LiDAR pentru a analiza terenul din fața sa. Pe baza acestor informații, sistemul AI decide instantaneu ce tip de mers este cel mai potrivit.

În loc să folosească o singură mișcare pentru orice situație, robotul alternează între un trap stabil și o alergare cu sărituri, asemănătoare modului în care procedează câinii în natură. Astfel, atunci când întâlnește rădăcini, bușteni, trepte sau suprafețe alunecoase, își modifică automat deplasarea pentru a-și păstra echilibrul și viteza.

În testele desfășurate în aer liber, robotul a parcurs un traseu de peste un kilometru prin campusul universității și un drum forestier presărat cu obstacole naturale, demonstrând că poate face față unor condiții variate fără să primească instrucțiuni suplimentare.

Vorbim despre un sistem AI care învață înainte de a fi pus la lucru

Cheia acestei performanțe este o nouă metodă de antrenare a inteligenței artificiale, denumită APT-RL (Action Pretrained Transformer-based Reinforcement Learning).

Procesul nu începe direct pe robotul real. Cercetătorii au creat mai întâi un model virtual simplificat, în două dimensiuni, și au generat aproximativ 180.000 de secvențe diferite de mișcare. Acestea au inclus atât mersul în trap, cât și alergarea cu sărituri, împreună cu toate forțele necesare articulațiilor pentru fiecare pas.

Vezi și:

OpenAI vinde o tastatură cu doar 12 butoane. Cui îi este destinată și ce poate face

Cutremur pe piața muncii din cauza AI. 16 laureați Nobel avertizează că milioane de joburi ar putea fi în pericol

Deși baza de date a însumat peste 15 ore de mișcare simulată, ea a fost generată în numai câteva minute. Ulterior, algoritmul de învățare prin recompensă și penalizare a învățat cum să aleagă și să combine aceste mișcări în funcție de obstacolele întâlnite.

Mai mult decât atât, robotul nu s-a limitat la reproducerea exactă a mișcărilor învățate. În simulări, a fost capabil să improvizeze și să își corecteze poziția atunci când terenul devenea mai dificil sau apăreau obstacole care nu existaseră în timpul antrenamentului.

Testele au demonstrat că robotul poate depăși obstacole dificile

După perioada de antrenament virtual, cercetătorii au integrat camerele și senzorii LiDAR în sistemul de control și au trecut la testele din lumea reală.

Într-un experiment desfășurat în interior, robotul a reușit să sară peste un obstacol înalt de aproximativ 60 de centimetri și a atins pentru scurt timp o viteză de aproape 15 km/h. De asemenea, a coborât fără probleme o scară cu trei trepte și a traversat diverse trasee amenajate cu obstacole.

Observațiile cercetătorilor au arătat că robotul preferă mersul în trap atunci când viteza este redusă sau terenul este neregulat. În schimb, atunci când întâlnește trepte mai înalte, goluri ori obstacole mai mari sau când accelerează, trece automat la un mers bazat pe sărituri.

Versiunea care putea alterna între cele două stiluri de deplasare s-a descurcat constant mai bine decât variantele limitate la un singur tip de mers.

Roboții ar putea ajunge în locuri unde oamenii și vehiculele nu pot interveni

Cercetătorii cred că această tehnologie ar putea fi folosită în viitor pentru roboți destinați intervențiilor în zone afectate de cutremure, incendii sau alte dezastre, acolo unde terenul este prea dificil pentru vehiculele pe roți.

Deocamdată, sistemul poate alege doar între două tipuri de deplasare și este optimizat în principal pentru mersul înainte. Dezvoltatorii spun însă că următoarele etape vor include mișcări laterale, întoarceri rapide și chiar noi moduri de deplasare, precum târârea prin spații foarte înguste.

OpenAI vinde o tastatură cu doar 12 butoane. Cui îi este destinată și ce poate face