Mais Cassie a appris à marcher – grâce à la touche unique des chercheurs de l’UC Berkeley en matière d’apprentissage par renforcement

Pourquoi c’est important: les robots à pattes sont meilleurs pour naviguer sur des terrains difficiles que leurs homologues à roues

Cela leur donne d’innombrables applications – de la recherche et du sauvetage à l’exploration hors du monde – et cette nouvelle technique pourrait faciliter la formation des robots pour l’une de ces tâches.

Traitez pour un truc: l’apprentissage par renforcement est une technique couramment utilisée pour entraîner les robots IA à marcher

Plutôt que de donner immédiatement à une IA le contrôle d’un robot – et de risquer de le faire conduire l’équipement coûteux jusque dans un escalier – les chercheurs créeront un environnement virtuel conçu pour imiter la physique du vrai.

Leur version IA apprendra ensuite à marcher dans cet environnement grâce à un processus d’essais et d’erreurs Il reçoit une récompense pour les actions souhaitées et une pénalité lorsqu’il fait quelque chose de mal

À partir de ces commentaires, l’IA finit par maîtriser la simulation – et ensuite on lui donne le contrôle d’un robot réel

Le défi: il est impossible d’imiter parfaitement le monde réel dans une simulation, et même de minuscules différences entre le monde virtuel et le monde réel peuvent affecter les performances du robot

Cela signifie que les chercheurs doivent souvent ajuster manuellement leur IA une fois qu’elle a déjà atteint le stade du robot – ce qui peut prendre du temps.

Doubler: plutôt que de laisser l’IA alimentant leurs jambes de robot apprendre à marcher en une seule simulation, l’équipe de Berkeley a utilisé deux environnements virtuels.

Dans le premier, l’IA a appris à marcher en essayant différentes actions à partir d’une grande bibliothèque préprogrammée de mouvements de robot. Au cours de cet entraînement, la dynamique de l’environnement simulé changerait de manière aléatoire – parfois, l’IA subirait moins de friction au sol ou se retrouverait chargée de porter une charge.

Les jambes du robot peuvent marcher sur un terrain glissant, porter des charges et même récupérer lorsqu’elles sont poussées

Cette technique, appelée « randomisation de domaine », a été intégrée à la formation pour aider l’IA à réfléchir sur ses pieds une fois qu’elle a rencontré le monde réel parfois imprévisible.

Dans le deuxième environnement, l’IA a testé ce qu’elle a appris dans une simulation qui imitait de très près la physique du monde réel

La précision de cette simulation n’a été possible qu’en sacrifiant la vitesse de traitement – il aurait fallu trop de temps à un robot pour apprendre à y marcher, mais elle a servi de terrain d’essai utile avant de faire le saut vers le réel. monde

Après cela, l’IA a eu le contrôle des jambes du robot et a eu très peu de mal à les utiliser Il pouvait marcher sur un terrain glissant, transporter des charges et même récupérer lorsqu’il était poussé – le tout sans aucun ajustement supplémentaire de la part des chercheurs

Premiers pas: les jambes du robot auront besoin de plus d’entraînement avant de pouvoir avoir une utilisation réelle en dehors du laboratoire de recherche L’équipe de Berkeley prévoit maintenant de voir si elle peut reproduire le transfert fluide de la simulation vers le réel du bot avec des comportements plus dynamiques et agiles.

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Ces jambes de robot se sont apprises à marcher
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Source: https://www.freethink.com/articles/robot-legs

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