В прошедшем мы уже лицезрели ботов, которые могут плясать, подниматься по лестнице либо приносить какие-либо предметы. Но почти всегда они чётко следуют определённому методу, который заложен разрабами. Исследователи из Facebook разработали новейшую модель передвижения ботов Rapid Motor Adaptation (RMA), которая дозволяет им приспособиться к хоть какой среде за считаные мгновения.
Создатели молвят, что это 1-ая разработка, которая базирована на обучении и дозволяет боту приспособиться к окружающей среде, исследуя её и взаимодействуя с ней. Этот метод дозволяет производить сквозное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками), в процессе которого бот осознает, как конкретно следует изменять положение конечностей для движения, не имея каких-то подготовительных познаний о этом. Исследователи соединили способы «обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) с подкреплением» и «обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) с учителем», по этому бот может за считаные толики секунды приспособиться к новеньким условиям.
В процессе реально опыта создатели употребляли четырехногово робопса китайской компании Unitree. В итоге оказалось, что метод RMA делает робопса существенно наиболее всепригодным по сопоставлению со обычной моделью без доп программного обеспечения. Опубликованное видео показывает, как бот с лёгкостью {перемещается} по песочной, каменистой либо просёлочной дороге, также преодолевает участки с высочайшей травкой и множеством камешков. Создатели даже разлили масло, чтоб создать и без того скользкую поверхность наиболее сложным препятствием, да и это не сумело приостановить робопса, использующего метод RMA.
Создатели проекта считают, что сделанная ими разработка дозволит понизить стоимость ботов в дальнейшем. Возможность адаптации к неведомой среде в режиме настоящего времени будет полезна при выполнении различных задач, в том числе при проведении поисково-спасательных операций, в особенности в районах, которые недоступны и небезопасны для людей.
