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 🔥
Картинки в стиле Ghibli перегрузили серверы OpenAI — выпуск новых функций замедлен 7 ч.
У Ubisoft пока нет чёткого плана работы новой компании с Tencent — инвесторы и сотрудники нервничают 8 ч.
«Загрузки быстрее, чем в Doom (2016)»: эксперт Digital Foundry остался в восторге от Doom: The Dark Ages 9 ч.
Консоли задержат релиз постапокалиптического стелс-экшена Steel Seed от создателей Close to the Sun — объявлена новая дата выхода 11 ч.
ИИ-модель Llama запустили на ПК из прошлого тысячелетия на базе Windows 98 12 ч.
Telegram продал виртуальных первоапрельских кирпичей почти на 100 млн рублей 12 ч.
Nintendo подтвердила рекордную продолжительность презентации Switch 2 и устроит две демонстрации игр для консоли 12 ч.
ChatGPT остаётся самым популярным чат-ботом с ИИ, но у конкурентов аудитория тоже растёт 13 ч.
Google сделает сквозное шифрование в Gmail доступным для всех 13 ч.
Антиутопия на колёсах: новый геймплейный трейлер раскрыл дату выхода приключения Beholder: Conductor про кондуктора легендарного поезда 14 ч.