Aby sa robotický mechanizmus naučil chodiť, nestačí len „k nemu“pripevniť niekoľko nôh. Naučiť sa pohybovať je veľmi zložitý proces, ktorý vývojárom vyžaduje veľa času. Teraz však tento problém vyrieši umelá inteligencia, pretože skupina expertov vytvorila univerzálne algoritmy, ktoré pomôžu AI naučiť robotov akejkoľvek konfigurácie pohybovať sa. V tomto prípade nie je potrebný ľudský zásah do tohto procesu.
Za vývojom stojí tím vedcov z Kalifornskej univerzity v Berkeley a skupina expertov z Google Brain, jedného z výskumných pracovníkov spoločnosti Google v oblasti umelej inteligencie. Ich nový systém vyškolil štvornohého robota, aby prechádzal známym terénom aj neznámym.
Výučba zosilnenia je v podstate metóda mrkvy a tyčinky prispôsobená na AI. Na dosiahnutie alebo nedosiahnutie cieľov používa odmenu alebo trest.
Na experimenty vedci zobrali robota Minitaur. Vyvinuli systém, ktorý pozostával z pracovnej stanice, ktorá aktualizovala údaje neurónovej siete, načítala informácie do Minitaur a vykladala ich späť. Čip NVIDIA Jetson TX2 na palube robota bol zodpovedný za spracovanie informácií. Robot chodil 2 hodiny a podnikol 160 000 krokov. Počas tejto doby algoritmus odmenil robota za posun vpred a potrestal ho, ak sa zasekol na svojom mieste alebo dal veľmi veľký hod na stranu. Výsledkom bolo vytvorenie algoritmu pohybu, ktorý robotovi umožnil zvoliť optimálnu trajektóriu pohybu v každej situácii.
Vladimír Kuzněcov