Сегодня 19 мая 2024
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → dribblebot

Инженеры из MIT научили робособаку DribbleBot играть в футбол на траве, песке и в грязи

Футбол является динамичной игрой, неплохо подходящей для тренировки роботов, да и соревнования между машинами получаются зрелищными, так что они проводятся с 1990-х годов, как, например, RoboCup. В подобных состязаниях обычно участвуют двуногие роботы, однако в Массачусетском технологическом институте (MIT) создали робособаку DribbleBot и научили играть в футбол.

 Источник изображения: MIT CSAIL

Источник изображения: MIT CSAIL

DribbleBot создан с прицелом на использование в разных средах — он способен перемещаться по разным ландшафтам, сохраняя устойчивость на снегу, песке, в грязи и на траве. Благодаря этому, система получает возможность обучаться футболу с дополнительным уровнем сложности.

По словам исследователей из MIT, ранее разработчики упрощали проблему, рассматривая ведение мяча на ровной твёрдой поверхности. Кроме того, речь шла только о поочерёдных беге и манипуляциях с мячом. Благодаря последним технологическим достижениям, команда Improbable Artificial Intelligence Lab, входящая в состав занимающейся ИИ лаборатории Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), создала более сложную систему, позволяющую одновременно бежать и управлять мячом.

Робот действительно способен работать в траве, в песке, на гравии, в грязи и снегу. Залогом успешного обучения является многократное повторение циклов — там, где реальный робот выполняет один проход, его цифровой двойник в то же время параллельно совершает 4 тыс. в виртуальном пространстве. В конечном счёте речь идёт не только и не столько о применении четвероногого робота для игры в футбол. Учёные хотят научить роботов ходить где угодно.

По словам одного из разработчиков, большинство современных роботов имеют колёса. Но, если представить сценарий какого-либо бедствия, такие роботы имеют очень ограниченную сферу применения. В случае подтопления или землетрясения они почти бесполезны, поэтому человечеству нужны машины, способные работать в различных условиях, преодолевая сложные ландшафты. Впрочем, DribbleBot имеет свои ограничения. Хотя, судя по видео, робособака вполне способна взбираться по лестницам, ведение мяча по склонам и ступеням для DribbleBot всё ещё представляет сложность.

При разработке не обошлось и без военных и других структур. Как сообщается на сайте MIT, исследование поддерживается проектом DARPA Machine Common Sense Program, лабораторией MIT-IBM Watson AI Lab, Национальным научным фондом Институт искусственного интеллекта и фундаментальных взаимодействий, а также лабораториями военно-воздушных сил США U.S. Air Force Research Laboratory и U.S. Air Force Artificial Intelligence Accelerator.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Huawei нарастила долю китайских компонентов в смартфонах серии Pura 70 6 ч.
Renault более не может рассчитывать на помощь Volkswagen в создании электромобиля за 20 000 евро 8 ч.
Пользователи новых iPad Pro обратили внимание на зернистость экрана 13 ч.
Минцифры пообещало тестовые зоны 5G по всей России и полноценные сети в городах-миллионниках до 2030 года 15 ч.
Новый iPad Pro получил медный логотип и оказался более ремонтопригодным, чем предшественник 16 ч.
Samsung готовит ноутбуки Galaxy Book4 Edge и Edge Pro с Arm-процессорами Qualcomm 19 ч.
256 ядер и 12 каналов DDR5: Ampere обновила серверные Arm-процессоры AmpereOne и перевела их на 3-нм техпроцесс 19 ч.
Короткие кабели затормозили внедрение DisplayPort 2.1 UHBR20 — сделать длиннее не получается 23 ч.
Новая технология активного шумоподавления с ИИ позволяет выделить определённые звуки и убрать все лишние 24 ч.
Чипы стали новой нефтью в борьбе мировых держав за лидерство 18-05 13:24