Сегодня 03 июня 2024
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.
Вечерний 3DNews
Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы. Две минуты на чтение — и вы в курсе главных событий.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Apple анонсирует на WWDC обновленный центр управления настройками iOS 5 ч.
Новая статья: Почему 48 Гбайт памяти — это не страшно: обзор Patriot Viper Elite 5 RGB TUF Gaming Alliance DDR5-6600 2×24 Гбайт 7 ч.
Китайский зонд «Чанъэ-6» прилунился для первого в истории сбора грунта с обратной стороны Луны 9 ч.
Nvidia будет ежегодно выпускать новых архитектуры для ИИ-ускорителей 10 ч.
Цифровых людей теперь смогут создавать все: Nvidia откроет доступ к микросервисам ACE 10 ч.
NVIDIA представила ускорители GB200 NVL2, платформы HGX B100/B200 и анонсировала экосистему следуюшего поколения Vera Rubin 15 ч.
ASRock Rack анонсировала ИИ-системы с ускорителями NVIDIA Blackwell GB200, B200 и B100 16 ч.
Asus представила ROG Ally X — портативную консоль с мощной батареей и улучшенной памятью 16 ч.
Проект STMicroelectronics по строительству предприятия в Италии получит 2 млрд евро субсидий 24 ч.
Привет из 2014-го: Asus выпустила обновлённую GeForce GT 710 EVO с 2 Гбайт GDDR5 01-06 21:52