Будущее робототехники: революционный подход к обучению мягких роботов с помощью ML

Новый метод машинного обучения позволяет обучать мягких роботов, динамически изменяющих свою форму, и управлять ими для выполнения различных задач! Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) делают прорыв в области робототехники, создавая роботов, способных как слизь, изменять свою форму для выполнения разнообразных задач – от банального преодоления препятствий до серьезных медицинских манипуляций (в перспективе!).

Обучение роботов, состоящих из множества мелких ”мышц”, традиционными методами невозможно, поэтому исследователи применили метод обучения с подкреплением, начиная с управления целыми “группами мышц”, постепенно уточняя контроль до уровня отдельного “кусочка” мышцы.Использование модели машинного обучения, отображающей пространство действий робота как 2D-площадку с точками, похожими на пиксели, позволяет ему лучше понимать, как его движения влияют на окружающую среду.

Это упрощает задачу обучения и увеличивает эффективность взаимодействия робота с окружением.Для тестирования алгоритма исследователи разработали симулятор DittoGym, где задачи варьируются от навигации среди препятствий до имитации букв.