Nedávno pozoruhodný robot Mini Cheetah překonal svůj osobní rekord, když dosáhl rychlosti pohybu 14,04 km/h. Umožnil mu to pokročilý systém učení, díky němuž volí nejvhodnější způsob pohybu. Robot se tím pádem může adaptovat na různé typy terénu, aniž by se musel spoléhat na analýzu či podporu lidských operátorů.
Mini Cheetah (čili Mini Gepard) je čtyřnohý robot velikosti psa, který vyvíjejí odborníci laboratoře Improbable AI Lab amerického institutu Massachusetts Institute of Technology (MIT) a rovněž amerického institutu Institute of AI and Fundamental Interactions (IAIFI). Nepatří k nejrychlejším robotům tohoto typu, ale je schopen se učit a zlepšovat.
Tvůrci Mini Cheetah nedávno zveřejnili video, na němž je vidět, jak čtyřnohý robot naráží do překážek a následně pokračuje v pohybu, probíhá skrz překážky, běží s jednou nohou vyřazenou z činnosti a dokáže zvládnout kluzký ledový terén stejně jako svah s kamením. Tuto schopnost přizpůsobit se prostředí poskytuje robotu jednoduchá neurální síť, která dokáže hodnotit nové situace, do nichž se robot dostane.
Když se robot pohybuje rychlostí, která je na hraně jeho možností, je pro klasické řídicí systémy obtížné tento pohyb zvládat a reagovat na náhlé změny prostředí, jež rychlý pohyb přináší. Na rozdíl od analyticky navržených podobných robotů, jako například Spot od Boston Dynamics, které spoléhají na analýzu fyziky pohybů lidmi a následné nastavení softwaru a hardwaru robotu, šel tým MIT cestou využití učení prostřednictvím zkušenosti.
Robot Mini Cheetah se učí metodou pokus—omyl, aniž do procesu vstupuje člověk. Pokud získá dostatek zkušeností s různými typy terénu, může si automaticky vylepšit vlastní pohyby a chování. Velkou výhodou přitom je, že se Mini Cheeteh při získávání zkušeností ani nemusí pohnout z místa. Učí se totiž i díky intenzivním simulacím. Podle jeho tvůrců může Mini Cheetah získat zkušenosti odpovídající 100 dnům pohybu v reálném terénu během pouhých 3 hodin simulací.
Foto: MIT