Нові можливості чотириногого робота KAIST HOUND
Чотириногий робот KAIST HOUND продемонстрував нові можливості у подоланні перешкод, навчившись змінювати свій спосіб бігу, включаючи рись та стрибки, без участі оператора. Це стало можливим завдяки використанню штучного інтелекту, зокрема системи навчання з підкріпленням APT-RL. Вага робота складає 45 кілограмів, і він активно використовує камери та лідар для сканування навколишнього середовища.
Випробування та досягнення
Під час випробувань на відкритому повітрі KAIST HOUND успішно подолав маршрут університетського кампусу довжиною 1,1 кілометра, а також лісову стежку довжиною 0,3 км, що була ускладнена корінням, колодами та слизьким листям. Дослідники розробили навчальну платформу, відому як «навчання на основі трансформатора з підкріпленням, попередньо навчене діям» (APT-RL). Навчання почалося з простої двовимірної комп’ютерної моделі робота, в результаті чого команда створила 180 000 коротких послідовностей рисі та стрибків, які відображали близько 15,5 годин руху. Для створення цього набору даних знадобилося приблизно вісім хвилин.
У ході одного з тестів у приміщенні KAIST HOUND успішно перестрибнув перешкоду заввишки 60 сантиметрів та ненадовго розвинув швидкість до 15 км/год. Робот продемонстрував також здатність стрибати униз триступеневими сходами. Проте поточна структура робота дозволяє лише два варіанти ходи, переважно обробляючи рух вперед.
У той же час, китайська компанія Robbyant представила дві нові моделі штучного інтелекту – LingBot-Depth 2.0 і LingBot-Vision. Модель LingBot-Depth 2.0 навчали на 150 млн зразків і вона показала найкращі результати у 12 із 16 тестів на відновлення даних про глибину сцени. Чотириногий робот KAIST HOUND орієнтується в складних реальних середовищах, таких як сходи, що свідчить про значний прогрес у розвитку робототехніки та штучного інтелекту.
Розвиток робототехніки, зокрема чотириногих роботів, відкриває нові можливості для їх використання в різних сферах, від рятувальних операцій до досліджень у складних умовах. Застосування штучного інтелекту у навчанні таких роботів дозволяє їм адаптуватися до нових викликів і ефективно взаємодіяти з навколишнім середовищем, що підвищує їхню автономність. Це, в свою чергу, може сприяти розвитку нових технологій, які полегшать життя людям і покращать ефективність виконання завдань у складних ситуаціях.
Водночас, у світі робототехніки з'являються нові гравці, такі як гуманоїдний робот R-Noid, представлений компанією Robot.com. Цей пристрій демонструє вражаючі можливості, що свідчить про швидкий розвиток технологій у цій сфері. Порівняння між KAIST HOUND та R-Noid відкриває нові горизонти для розуміння потенціалу сучасних роботів у вирішенні складних завдань.