martes, mayo 24, 2022
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El mini robot guepardo del MIT se enseña solo a correr

el siguiente paso del mini guepardo

esta semana ha sido todo sobre animales robóticos. primero hubo El robot montable con forma de cabra de Kawasaki presentado en iREX en Tokio y ahora CSAIL del MIT ha lanzado un video que muestra su mini robot guepardo corriendo más rápido que nunca.

lo que es sorprendente, slash aterrador, es que el guepardo aprendió a correr usando un método de «aprendizaje por experiencia» impulsado por inteligencia artificial. en lugar de programar cómo debe actuar el robot en cada situación, el robot aprende a ejecutarse en un simulador, utilizando una red neuronal simple como controlador. a través de prueba y error, el robot puede aprender a adaptarse a las diferentes superficies y terrenos que encuentra, al igual que los humanos saben cómo reducir la velocidad en parches helados.

Mira: el mini robot guepardo del MIT se enseña a sí mismo a correr
imágenes y video cortesía del MIT

‘programar cómo debe actuar un robot en cada situación posible es simplemente muy difícil’ explique al estudiante de doctorado del MIT gabriel margolis y al posdoctorado de la IAIFI ge yang en el reciente comunicado de prensa del MIT. “El proceso es tedioso, porque si un robot fallara en un terreno en particular, un ingeniero humano necesitaría identificar la causa de la falla y adaptar manualmente el controlador del robot, y este proceso puede requerir una cantidad considerable de tiempo humano. el aprendizaje por ensayo y error elimina la necesidad de que un ser humano especifique con precisión cómo debe comportarse el robot en cada situación. esto funcionaría si: (1) el robot puede experimentar una gama extremadamente amplia de terrenos; y (2) el robot puede mejorar automáticamente su comportamiento con la experiencia.’

‘gracias a las modernas herramientas de simulación, nuestro robot puede acumular 100 días de experiencia en diversos terrenos en solo tres horas de tiempo real. desarrollamos un enfoque mediante el cual el comportamiento del robot mejora a partir de la experiencia simulada, y nuestro enfoque también permite de manera crítica el despliegue exitoso de esos comportamientos aprendidos en el mundo real. la intuición detrás de por qué las habilidades de carrera del robot funcionan bien en el mundo real es: de todos los entornos que ve en este simulador, algunos le enseñarán habilidades que son útiles en el mundo real. cuando opera en el mundo real, nuestro controlador identifica y ejecuta las habilidades relevantes en tiempo real.’

Mira: el mini robot guepardo del MIT se enseña a sí mismo a correr

Usando este método desarrollado por los investigadores, el mini guepardo aprendió a girar a gran velocidad, a adaptarse a terrenos inestables y a correr con una pierna discapacitada. también estableció su mejor tiempo de ejecución personal en 3,9 m/s.

el mini robot guepardo está siendo desarrollado por el improbable AI lab del MIT, parte del laboratorio de ciencias de la computación e inteligencia artificial (CSAIL) y dirigido por el profesor asistente del MIT pulkit agrawal, así como por el instituto de AI e interacciones fundamentales (IAIFI).

vea la cobertura anterior de designboom del mini guepardo del MIT aquí.

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