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Dieser Roboter hat sich selbst beigebracht, wie man mit KI und Verstärkungslernen geht

Seit das Konzept der Robotik entstanden ist, waren humanoide Roboter, die unter uns leben können, ohne eine Bedrohung für die Gesellschaft darzustellen, der lange Traum. Im Laufe der Jahre haben Robotikunternehmen nach vielen Fortschritten High-End-Roboter entwickelt, die für verschiedene Zwecke entwickelt wurden. Jetzt haben wir ein Paar Roboterbeine, die sich das Laufen beigebracht haben.

Cassie wurde an der University of California in Berkley entwickelt und besteht im Wesentlichen aus zwei Roboterbeinen ohne Oberkörper. Auf den ersten Blick sieht es irgendwie gruselig aus, aber wenn man sieht, wie es durch Versuch und Irrtum laufen lernt, sieht es (zumindest die Bewegungen) aus wie ein Neugeborenes, das zum ersten Mal versucht zu laufen.

Warum ist der Roboter Cassie Special?

Jetzt denken Sie vielleicht, dass wir bereits Roboter in der heutigen Welt gesehen haben. Roboter wie Boston Dynamics ‘Spot und Atlas haben dank ihres viralen Videos, das Anfang dieses Jahres veröffentlicht wurde, im Internet große Popularität erlangt. Laufroboter sind also alte Nachrichten! Was ist dann das Besondere an Cassie?

Nun, es stellt sich heraus, dass das Choreografieren eines synchronisierten Bewegungsablaufs in Robotern viel einfacher ist, als einem Roboter beizubringen, selbstständig zu gehen. In Roboters Tanzvideo von Boston Dynamics haben wir gesehen, wie die Roboter auf engstem Raum in einem fortschrittlichen Labor auftreten. Wie Sie sich vorstellen können, mussten die Robotik-Experten viele Feinabstimmungen vornehmen, um diese Tanzbewegungen in den Robotern zu programmieren.

Stellen Sie sich jedoch vor, sie müssten den Robotern beibringen, das Tanzen selbst zu lernen. Das wäre ein hartes Ei gewesen, nicht wahr?

Wie haben die Forscher den Code geknackt?

Im Fall von Cassie verwendeten die Forscher die Technik des Verstärkungslernens, um der Maschine beizubringen, das Gehen von selbst zu lernen. Es ist eine Trial-and-Error-Technik, mit der Forscher das komplexe Verhalten einer KI trainieren. Also, mit der Technik, Cassie lernte eine Reihe von Bewegungen B. Gehen in der Hocke und Gehen mit einer unerwarteten Last von Grund auf.

Die Forscher verwendeten zwei Ebenen virtueller Umgebungen, um Cassie zu trainieren. Zuerst verwendeten sie eine große Datenbank von Roboterbewegungen, um eine simulierte Version von Cassie zu trainieren, um zu lernen, wie man alleine geht. Dann haben sie diese Simulation in eine zweite virtuelle Umgebung übertragen. Die zweite virtuelle Umgebung, SimMechanics genannt, spiegelt im Wesentlichen die reale Physik mit einem hohen Maß an Genauigkeit wider. Als die simulierte Version in SimMechanics laufen konnte, installierten die Forscher das Laufmodell in den eigentlichen Roboter.

Nach der Installation konnte Cassie lernen, ohne zusätzliche Änderungen selbstständig zu laufen. Während des Trainings konnten die beiden Roboterbeine auf rutschigen und rauen Oberflächen laufen, unerwartete Lasten tragen und beim Herunterfallen nicht herunterfallen. Während des Tests widerstand Cassie dem Herunterfallen, selbst wenn zwei Motoren im rechten Bein beschädigt wurden.

Obwohl dies alles aufregend klingt, befindet sich Cassie noch in der Anfangsphase der Entwicklung. Die Robotik-Experten der Stanford University, des Londoner Imperial College und Zhongyu Li, die mit seinem Team an Cassie gearbeitet haben, sind jedoch der Ansicht, dass dies die grundlegenden Schritte sind, um fortschrittliche humanoide Roboter zu entwickeln, die sich in Zukunft nahtlos in menschliche Gesellschaften einfügen können.

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