スイスの科学者は、ロボットが自分で動くことを学ぶことを可能にするニューラルネットワークを作成しました

GIF:ANYbotics

スイスのエンジニアは、ロボットの黙示録の最中に4本足のロボットを地面に投げるのをさらに困難にする方法を見つけたと言います。Science Roboticsに掲載された新しい論文で、彼らはロボットにこれまで以上に速く動くことを教えるシステムを提示しましたが、同時に倒されないようにしています。地面に倒れた場合でも、再び立ち上がることができます。

ANYmalは元々、スイス連邦工科大学(ETHチューリッヒ)のロボティクスシステム研究所の研究者によって設計されました。それ以来、2016年に設立されたANYbotics社の一部として販売され、改善を続けています。今日の多くの4本足のロボットとは異なり、この防水ロボットは、森林、工業団地、雪景色などの歩きにくい場所をナビゲートするために特別に設計されました。ANYboticsによると、人間が行けない危険な場所に到達するために、さらには捜索や救助任務のためにさえ、すでに使用することができます。彼は昨年のX-Filesのエピソードにもカメオ出演しました。

4本足のロボットは2本足のロボットよりも機敏で協調性に優れていますが、まだ改善の余地があります。ロボティクスが見つけた解決策の1つは、強化学習と呼ばれる機械学習の形式です。この方法により、ロボットは試行錯誤を繰り返して自分自身を訓練し、ウォーキングなどのタスクを実行するための最良の方法を見つけることができます。簡単に言えば、強化学習により、ロボットは独自の内部ロジックを使用して、動物のようにほとんど「考え」て学習することができます。

GIF:ANYbotics

ただし、ロボットとその動きの両方が非常に複雑であるため、脚にロボットを使用して強化学習を使用することは簡単な作業ではありません。これまでのところ、科学者はこれらのシミュレーションをコンピューターで行うことに限定してきました。しかし、これらのシミュレーションのデータを使用して実際のロボットをトレーニングすることも困難です、とETHチューリッヒロボットシステム研究所の科学者であるジェミンファンボは言います。

「そのような洗練されたロボットの制御ポリシーを開発することは非常に困難でした」と彼はギズモドに語った。「これらのロボットの1つが遭遇する可能性のある状況は無数にあり、それらすべてをカバーする制御ロジックを設計することはほとんど不可能です。」

論文の中で、ファンボと彼のチームは、シミュレーションデータを以前よりも簡単かつ効果的にロボットに渡すことができるニューラルネットワークをどのように開発したかを書いています。これらのシミュレーションは、現実の世界よりもほぼ1000倍高速でした。チームは、そのようなシミュレーションを実行するために必要な計算能力を削減することもでき、標準的なコンピューターで実行できると述べました。

GIF:ANYbotics

彼らが一連のビデオで紹介した彼らの最新の結果は、本当に印象的です(そして少し怖いです)。彼の最後のANYmalは、速度記録を25%向上させることができ、注文をより正確に処理することができました。捜査官が彼を倒すために最善を尽くしている間、彼は直立することさえできました。そして今では、地面に落ちた後でも立ち上がることができました。これは、チームによると、このレベルの複雑さを持つ4本足のロボットでは観察されたことはありませんでした。

また、ファンゴによれば、彼のシステムはどのようなものでも機能するはずです。研究者によると、それはどんな4本足のロボットも立ち上がるのを助けることができました。しかし、ロボットがさまざまな状況で機敏になるためには、まだやるべきことがたくさんあります。

「この文書で提示した原則は、統一された根拠のためだけのものです」と彼は言いました。「困難で構造化されていない地形を横断するには、ビジョンセンサーと情報を処理するための適切なシステムが必要です。私たちはこの方向に取り組んでおり、より用途の広いソリューションがすぐに得られることを望んでいます。」

それまでの間、これらのロボットが、科学の名の下に私たちが彼らに対して犯したすべての暴力について何も覚えていないことを期待しましょう。

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