Крошечные роботы, обученные с ИИ, демонстрируют замечательные футбольные навыки

Робот -футбольная среда.Кредит: Tuomas Haarnoja

По мере того, как LLM на основе машинного обучения пробираются в общественном домене, компьютерные инженеры продолжают искать другие приложения для инструментов искусственного интеллекта.Одной из целей, которая давно захватила воображение ученых и общественности в целом, является реализация роботов, которые могут выполнять традиционно человеческие задачи, которые являются сложными или трудными.

Основной дизайн для большинства таких роботов обычно связан с использованием подхода прямого программирования или имитации.В этих новых усилиях исследовательская группа в Великобритании применила машинное обучение к процессу и создала крошечных роботов (около 510 мм в высоту), которые удивительно хороши в игре в футбол.

Процесс создания роботов включал в себя развитие и обучение двух основных навыков обучения подкреплению в компьютерном моделировании - например, после падения, или попытка взбить цель.Затем они обучали систему воспроизвести полную версию футбола один на один, обучая ее с огромным количеством видео и других данных.

Как только виртуальные роботы могли играть по желанию, система была передана нескольким роботам Robotis OP3.Команда также добавила программное обеспечение, которое позволило роботам учиться и улучшаться, когда они впервые протестировали индивидуальные навыки, а затем, когда они были помещены на небольшое футбольное поле и попросили сыграть в матче друг с другом.

Наблюдая за игрой их роботов, исследовательская группа отметила, что многие из сделанных ими шагов были выполнены более гладко, чем роботы, обученные с использованием стандартных методов.Например, они могут встать с поля намного быстрее и элегантно.

Роботы также научились использовать такие методы, как фальсификация поворота, чтобы подтолкнуть своего противника к чрезмерному компенсации, давая им путь к области целей.Исследователи утверждают, что их роботы ИИ играли значительно лучше, чем роботы, обученные любой другой технике на сегодняшний день.

Больше информации: Tuomas Haarnoja et al.Doi: 10.1126/scirobotics.adi8022