AI トレーニングを受けたロボットがドリブルしたり、パスしたり、ゴールを決めたりする様子をご覧ください (ビデオ: Google DeepMind)。
ヒューマノイドロボットは、人間のあらゆる活動をシミュレートし、さまざまな目的に役立つ装置を開発するという科学者の野望の産物でした。
しかし、ヒューマノイドロボットの開発では、あらゆる動きをプログラムする必要があるため、依然として多くの制限が存在します。これには、科学者が膨大な量のデータを統合することが必要になります。
しかし、今日のロボット技術は AI から大きな助けを受けています。これは、実際のロボットの開発と実装に大きな転換点をもたらします。
AI の自己学習能力により、ロボットは事前にプログラムされた動作に従って動く必要がなくなり、人間の直接的な制御なしに技術を完全に実行できるようになります。
新たな研究で、Google DeepMindの科学者たちは、「深層強化学習」と呼ばれる技術を使ってロボットRobotis OP3にサッカーをするように訓練した。
これは、さまざまな AI トレーニング方法を組み合わせた機械学習トレーニング手法です。そこでは、ロボットは人工ニューロンのように機能し、人間の脳と同様に配置されているアルゴリズム ネットワークを使用します。
AIによって訓練されたロボットは、足の角度を変えたり、回転して敵を欺くなど、プログラムするのが非常に難しい緊急時の移動動作を発達させています...
シミュレーション試合では、AI でトレーニングされたロボットは、この技術を使用してトレーニングされていないロボットに比べて、移動速度が 181%、方向転換速度が 302%、ボールを蹴る速度が 34% 速く、転倒からの回復時間が 63% 短縮されました。
実際に録画された映像からは、ロボットがドリブル、ブロック、パス、得点など複雑な動作を比較的巧みに、かつ高速に実行できていることがわかります。
研究者らは、ロボットは足の角度を変えたり、回転して相手を欺くなど、プログラムするのが極めて難しい緊急時の移動動作も開発したと付け加えた。
この研究結果は、この AI トレーニング技術が、一般的にヒューマノイド ロボットにおいて単純でありながら比較的安全な動作を生成するために使用できることを示唆しています。この出発点から、ロボットはより複雑な動きで進化し、より実用的な状況に適用できるようになります。
同じ技術により、ロボットはわずか10時間のトレーニングでコーヒーを淹れられるようになりました。
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