Maggio 21, 2022

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Come può questo ghepardo robot correre così velocemente?

Dato tutto ciò che i robot possono fare oggi, l’operazione “semplice” potrebbe sembrare un compito banale e facile da programmare. Tuttavia, la velocità di movimento rimane una delle maggiori sfide della robotica odierna: indipendentemente dalla forma che assume il robot, l’elevato peso meccanico e le articolazioni del robot generalmente gli impediscono di muoversi rapidamente. Per consentire al loro robot, soprannominato “Mini Cheetah”, di guadagnare velocità, un team del Massachusetts Institute of Technology ha utilizzato un sistema di apprendimento per rinforzo. Il risultato: il robot ha recentemente battuto il record per la gara più veloce mai registrata.

L’obiettivo: adattarsi in tempo reale ai cambiamenti del terreno

Progettato dal MIT Biomimetic Lab, il Mini Cheetah, con impressionanti capacità di locomozione ed equilibrio, ha dimostrato di essere Capace di fare molte cose : saltare, spezzare la caduta, salire le scale, correre a velocità diverse, esibirsi capriole Oppure funziona da solo senza l’aiuto di alcuna fotocamera o dispositivo di avvistamento. Pesa circa nove chilogrammi e funziona con 12 motori elettrici. È stato progettato principalmente per essere inviato in luoghi in cui gli esseri umani non possono recarsi da soli (per motivi di accessibilità o sicurezza).

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La principale difficoltà che gli ingegneri devono affrontare oggi è assicurarsi che il robot reagisca rapidamente ai cambiamenti nel suo ambiente, consentendogli di operare su qualsiasi terreno adattando la sua velocità alle condizioni, come gli esseri umani. ” Gli umani corrono veloci sull’erba e lentamente sul ghiaccio – ci stiamo acclimatando. Dare ai robot un’adattabilità simile richiede una rapida identificazione dei cambiamenti nel terreno e un rapido adattamento per evitare che il robot cada. “,” Spiegazione dei ricercatori Il Laboratorio di informatica e intelligenza artificiale (CSAIL).

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Poiché è impossibile costruire in anticipo modelli analitici di tutti i possibili terreni e la dinamica del robot diventa più complessa a velocità più elevate, lo sprint ad alta velocità è più difficile da implementare che camminare. Gli agili controlli di corsa utilizzati fino ad oggi – incluso il Mini Cheetah – si basano su ingegneri umani, che analizzano la fisica del movimento e programmano una specifica gerarchia di controller per mantenere il robot in equilibrio durante il funzionamento.

Ma è particolarmente complesso, se non impossibile, programmare il comportamento di un robot in tutte le situazioni possibili. Inoltre, se fallisce, devi identificare la causa e adattare manualmente la console del bot ogni volta, il che richiede molto tempo. Ecco perché gli ingegneri del MIT si sono rivolti all’intelligenza artificiale, e in particolare all’apprendimento per rinforzo, che implica procedure di apprendimento dalle esperienze.

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L’equivalente di 100 giorni di esperienza in tre ore di apprendimento

L’apprendimento per tentativi ed errori elimina la necessità umana di definire con precisione come un robot dovrebbe comportarsi in ogni situazione Utilizzando strumenti di simulazione, la macchina è stata in grado di memorizzare l’equivalente di 100 giorni di esperienze virtuali su diversi terreni, in sole tre ore di tempo reale!Durante quel periodo, ha imparato a cambiare la propria andatura a seconda del terreno che incontrava: un esperimento che ora utilizza bene nel mondo reale.

La sua rete neurale funge da controller. ” Quando si lavora nel mondo reale, la nostra console identifica e implementa le competenze rilevanti in tempo reale ‘, Sottolineano gli ingegneri. I risultati sono stati impressionanti, come dimostra Questo video è stato pubblicato da CSAIL. Il robot riesce ad evolversi senza problemi su diversi terreni (dove le versioni precedenti fallivano) e può passare velocemente da un tipo all’altro senza perdere l’equilibrio. Si noti che il robot non è in grado di riconoscere il tipo di terreno su cui si sta muovendo (erba, ghiaia, ghiaccio, ecc.), ma adatta i suoi movimenti e la sua velocità in base alla sua “sensazione” ad ogni passo.

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Possiamo osservare che è anche in grado di adattarsi a un cambiamento nella sua morfologia, come disabilitare una delle sue quattro gambe. Grazie a questa nuova modalità di apprendimento, il Mini Cheetah ha raggiunto una velocità di 3,9 m/s (o 14 km/h), secondo un rapporto del team di progetto. Siamo ancora lontani da Usain Bolt da 37,5 km/h, ma le prestazioni sono più che rispettabili per un robot autonomo. Piuttosto, è un record.

Il paradigma tradizionale della robotica è che un essere umano dice al robot cosa fare e come farlo. Il problema è che un tale framework non è scalabile […]. Un modo più pratico per costruire un robot con abilità diverse è dire al robot cosa fare e fargli sapere come farlo. Rendere. Il nostro sistema è un esempio I ricercatori riassumono. Hanno già applicato il loro approccio ad altri robot in grado di ospitare e gestire molte cose diverse. Il prossimo passo sarebbe fare in modo che il Mini Cheetah impari a muoversi su terreni sconosciuti, senza un precedente addestramento.