Dressage de chien – Découvrez comment un chien robotique apprend habilement à combattre un humain – Eduquer son chien

MÉTHODE POUR DRESSER VOTRE CHIEN seulement 15 min par jour

Étudiez suffisamment enfants, et peut-être qu’un jour vous deviendrez un robot de combat professionnel. Il y a quelques années, Boston Dynamics a établi la norme pour le terrain en demandant aux personnes qui utilisent des bâtons de hockey d’empêcher un robot à quatre pattes Spot d’ouvrir la porte. Plus tôt, en 2015, la lointaine agence de recherche fédérale Darpa a organisé un défi dans lequel elle a forcé des robots humanoïdes maladroits à se confondre sur le parcours du combattant. façon en dehors de la ligue des machines. (Une fois, je vous ai demandé, chers lecteurs, d’arrêter de rire pour eux, mais j’ai depuis changé d’avis.) Et maintenant, voici, les fabricants de Jueying-robotikoiran lui ont enseigné une manière fascinante de lutter contre l’antagonisaattoria humaine qui l’a. ou poussez-le avec un bâton.

Une équipe de chercheurs de l’université du Zhejiang en Chine – où le matériel de Jueying a également été développé – et non de l’université d’Édimbourg enseigner Jueying comment se remettre d’une attaque, autant qu’ils laissent le robot le comprendre. C’est un changement radical par rapport à la façon dont un développeur de matériel comme Boston Dynamics apprend à un robot à se déplacer, en utilisant des décennies d’expérience humaine en code dur, ligne par ligne, la façon dont un robot est censé répondre aux stimuli comme le pied d’une personne.

Vidéo: Yang et al., Sci Robot. 5, eabb2174 (2020)

Mais il doit y avoir un meilleur moyen. Imaginez, si vous voulez, une équipe de football. Les milieux de terrain, les attaquants et les gardiens de but font généralement des choses comme le football, comme la course et les coups de pied, mais chaque endroit a ses propres compétences qui le rendent unique. Par exemple, le gardien de but est la seule personne sur le terrain qui peut saisir le ballon avec ses mains sans se faire crier.

Dans la formation traditionnelle des robots, vous devez coder soigneusement tous ces comportements spécialisés. Par exemple, comment les actionneurs – les moteurs qui déplacent les membres du robot – devraient-ils fonctionner ensemble pour que la machine fonctionne comme un milieu de terrain? “La réalité est que si vous voulez envoyer un robot dans la nature pour effectuer une grande variété de tâches et de tâches, vous avez besoin de compétences différentes, non?” déclare le robot de l’Université d’Édimbourg Zhibin Li, l’auteur correspondant d’un article récent dans le magazine Robotique scientifique décrit le système.

Li et ses collègues ont commencé à former un logiciel pour contrôler la version virtuelle du chien robot. Ils ont développé une architecture d’apprentissage avec huit «experts» algorithmiques qui aideraient le chien à produire des comportements complexes. Pour chacun d’entre eux, un réseau de neurones profond a été utilisé pour entraîner le modèle informatique du robot à acquérir une certaine compétence, telle que l’alimentation ou l’autocorrection s’il tombe sur le dos. Si un robot virtuel essayait quelque chose qui le rapprochait d’un objectif, il obtenait une récompense numérique. S’il faisait quelque chose de non idéal, il était altéré numériquement. C’est ce qu’on appelle la confirmation. Après de nombreuses tentatives d’essais et d’erreurs guidées, le robot simulé deviendrait un expert en compétences.

Vidéo: Yang et al., Sci Robot. 5, eabb2174 (2020)

Comparez cela à la manière traditionnelle de coder ligne par ligne un robot pour faire quelque chose d’apparemment simple comme monter des escaliers –cet actionneur tourne tellement, ce deuxième actionneur tourne tellement. «L’approche de l’intelligence artificielle est très différente en ce sens qu’elle capte expérience, que le robot a essayé des centaines de milliers de fois, voire des millions de fois », explique Li. “Donc, dans un environnement simulé, je peux créer tous les scénarios possibles. Je peux créer différents environnements ou différentes configurations. Par exemple, un robot peut démarrer dans différentes positions, comme allongé sur le sol, debout, tomber, etc.”

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