Сегодня 29 марта 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

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.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
В Турции заблокировали Rutube, но сам видеосервис это отрицает 54 мин.
Представлен формат изображений Spectral JPEG XL, который эффективно сохранит данные даже о невидимом свете 2 ч.
Google выплатит $100 млн по иску рекламодателей 14-летней давности 7 ч.
ИИ-стартап xAI Илона Маска внезапно поглотил соцсеть X Илона Маска 9 ч.
Новая статья: Selaco — неоновый кураж. Предварительный обзор 15 ч.
«Яндекс» впервые отчиталась о результатах работы Yandex B2B Tech 15 ч.
Prince of Persia: The Lost Crown выйдет на новых платформах, причём совсем скоро 16 ч.
Сюжетный боевик MindsEye от студии экс-продюсера GTA получил дату выхода и взрывной трейлер — в российском Steam доступен предзаказ 18 ч.
38 миллиардов потерянных рун и 58 тысяч побед над финальным боссом: опубликована статистика игроков с тестирования Elden Ring Nightreign 20 ч.
Тестовая версия Windows 11 получила расширенную поддержку файловой системы ReFS — она сменит NTFS, но потом 20 ч.