Τα ολοκληρωμένα ευρήματα της έρευνας δημοσιεύτηκαν στο έγκριτο περιοδικό Science Robotics, παρέχοντας λεπτομερή εικόνα της μεθοδολογίας και των αποτελεσμάτων της μελέτης.
Σε μια πρωτοποριακή εξέλιξη, η DeepMind της Google αξιοποίησε τη βαθιά ενισχυτική μάθηση για να εκπαιδεύσει μικροσκοπικά δίποδα ρομπότ να παίζουν ποδόσφαιρο. Η ερευνητική ομάδα παρουσίασε πρόσφατα τα ευρήματά της στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, αναδεικνύοντας τις αξιοσημείωτες ικανότητες αυτών των μικροσκοπικών ρομπότ στην πλοήγηση στο γήπεδο ποδοσφαίρου με ευελιξία και ακρίβεια.
Η επίδειξη ανέδειξε την επάρκεια των ρομπότ σε βασικές δεξιότητες ποδοσφαίρου. Μέσω της εφαρμογής τεχνικών ενισχυτικής μάθησης, τα ρομπότ επέδειξαν την ικανότητα να προβλέπουν τις κινήσεις των αντιπάλων, να μπλοκάρουν τα σουτ και να προσαρμόζουν τις στρατηγικές τους σε πραγματικό χρόνο.
«Η ρομποτική χρησιμοποιεί εδώ και καιρό παιχνίδια όπως το ποδόσφαιρο ως πεδίο δοκιμών για την αξιολόγηση σύνθετων κινήσεων, συντονισμού και περιβαλλοντικής επίγνωσης», σημείωσε η ομάδα στην ανάρτησή της στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.
Η διαδικασία εκπαίδευσης περιελάμβανε την προσομοίωση των αλληλεπιδράσεων των ρομπότ σε ένα εικονικό περιβάλλον με τη χρήση της μηχανής φυσικής MuJoCo, πριν μεταφέρουν τις μαθημένες συμπεριφορές σε φυσικά ανθρωποειδή ρομπότ εξοπλισμένα με 20 ενεργοποιούμενες αρθρώσεις. Αυτή η προσέγγιση επέτρεψε στα ρομπότ να μάθουν και να βελτιώσουν τις κινήσεις τους μέσω επαναληπτικών επαναλήψεων εκπαίδευσης.
Κατά τη διάρκεια των δοκιμών, οι βελτιώσεις των επιδόσεων που επιτεύχθηκαν από τα ρομπότ ήταν σημαντικές. Περπάτησαν 181% ταχύτερα, χρειάστηκαν 63% λιγότερο χρόνο για να ανακάμψουν από πτώσεις και κλώτσησαν την μπάλα 34% ταχύτερα σε σύγκριση με έναν βασικό ελεγκτή με σενάριο.
Τα ολοκληρωμένα ευρήματα της έρευνας δημοσιεύτηκαν στο έγκριτο περιοδικό Science Robotics, παρέχοντας λεπτομερή εικόνα της μεθοδολογίας και των αποτελεσμάτων της μελέτης.
Σύμφωνα με την ερευνητική ομάδα, η επιτυχής εφαρμογή της βαθιάς ενισχυτικής μάθησης σε αυτό το πλαίσιο καταδεικνύει τις δυνατότητές της για την επίτευξη ελέγχου πλήρους σώματος των ανθρωποειδών ρομπότ. Επιπλέον, οι αναδυόμενες συμπεριφορές που παρατηρήθηκαν στα ρομπότ, όπως οι δυναμικές κινητικές δεξιότητες και η λήψη αποφάσεων τακτικής, σηματοδοτούν μια σημαντική πρόοδο στις ρομποτικές ικανότητες.
Soccer players have to master a range of dynamic skills, from turning and kicking to chasing a ball. How could robots do the same? ⚽
We trained our AI agents to demonstrate a range of agile behaviors using reinforcement learning.
Here’s how. https://t.co/RFBxLG6SMn pic.twitter.com/4B4S2YiVLh
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) April 11, 2024
