Robotycy z MIT opracowali robota, który samodzielnie uczy się kiwać piłkę. Gdy dobrze wykona zadanie, otrzymuje nagrodę, a gdy się pomyli – wzmocnienie. Co potrafi?
Bot, który poprowadzi piłkę na piasku, żwirze, błocie i śniegu
DribbleBot został opracowany przez naukowców z MIT i jest w stanie zagrać w piłkę nożną na różnych podłożach, złożonych z piasku, żwiru, a nawet błota czy śniegu. Technologia jest oparta o uczenie maszynowe, dzięki czemu robot z czasem coraz lepiej dostosowuje się do zmiennej dynamiki gry i uczy się dryblingu.
Robot został wyposażony w szereg czujników oraz algorytmy obliczeniowe, dzięki którym automatycznie dostosowuje się do zmiennych warunków gry w piłkę nożną. Upadek nie jest dla niego żadnym problemem, bo samodzielnie wstaje i kontynuuje grę.
Uczenie przez wzmacnianie – na czym to polega?
DribbleBot uczy się od samego początku jego uruchomienia. Nie wie, w jaki sposób poruszać się z piłką i otrzymuje nagrodę lub karę, w zależności od wykonanych czynności. Taka metoda nauki nazywana jest „uczeniem przez wzmacnianie” i polega na „zrozumieniu” przez bota, które z wykonanych czynnością są zadowalające, a które błędne. W tym przypadku robot musi pojąć, jaką siłę powinien zastosować w danej sytuacji i na danym podłożu.
„Jednym z aspektów tego podejścia do uczenia się przez wzmacnianie jest to, że musimy zaprojektować dobrą nagrodę, aby ułatwić robotowi nauczenie się skutecznego dryblingu.”
Gabe Margolis, doktorant Improbable AI Lab w MIT
Maszyna DribbleBot posiada również kontroler, dzięki któremu możliwe jest uruchamianie m. in. trybu przywracania, powalającego na podniesienie się po upadku i powrócenie do prowadzenia piłki.
Jak twierdzą uczeni, większość obecnie działających robotów do poruszania się stosuje koła, które nie sprawdzą się w kryzysowych sytuacjach, na innych niż płaskie i betonowe podłoża. Dlatego też coraz częściej naukowcy skupiają się na opracowywaniu robotów na nogach, mogących bez problemu pokonać zróżnicowane tereny.
