Миниатюрный металлический гепард из MIT — не самый быстрый четвероногий робот на планете. В 2012 его более крупный родич Cheetah достиг 28,3 км/ч. Зато робот, разработанный в лаборатории Improbable AI, намного более ловкий и может учиться бегать по пересеченной местности, даже не сходя с места, пишет New Atlas.

На видео, выложенном разработчиками, видно, как робот врезается в препятствия и поднимается на ноги, преодолевает препятствия, бежит с одной поврежденной лапой и приспосабливается ко льду и гравию. Такая адаптивность стала возможна благодаря простой нейронной сети, которая может оценивать новую ситуацию в зависимости от того, насколько серьезное испытание она представляет для системы.

Обычно движениями робота управляет система, использующая данные анализа перемещений механических конечностей. Она создает модели, которые служат инструкциями для машины. Однако эти модели часто оказывают неэффективными и неадекватными, потому что невозможно предвидеть каждое обстоятельство.

Когда робот бежит с максимальной скоростью, он работает на пределе возможностей, что крайне затрудняет моделирование. Это значит, что машине сложно адаптироваться к быстро меняющимся условиям. Поэтому инженеры MIT решили разработать робота, который будет учиться на собственном опыте. Причем обучение не обязательно должно происходить в реальном мире. Симуляции позволяют ему за три часа накопить опыт 100 дней бега, стоя на месте.

«Более практичный способ создания робота с разнообразными навыками — сказать ему, что делать и позволить самому решить, как именно, — пояснили разработчики. — Наша система пример такого подхода. В лаборатории мы начали применять эту парадигму для роботизированных систем, включая руки, которые умеют упаковывать и манипулировать различными предметами».

Робототехнический стартап из Берлина разрабатывает ПО для быстрой и простой автоматизации промышленных объектов. Microspi Industries интегрирует запатентованные алгоритмы в работу машин и делает их достаточно умными для обучения на демонстрациях людей.