В стенах Университета Калифорнии в Сан-Диего родилась удивительная разработка – робот, способный освоить сложные движения, включая вальс, просто наблюдая за человеком. Этот прорыв в области робототехники открывает новые горизонты в обучении машин и может существенно сократить время и затраты на их разработку.
Ключевым моментом в обучении робота является использование искусственного интеллекта (ИИ). Модель под названием "ExBody2" была обучена на основе данных, полученных из видеозаписей движений человека. Это позволило роботу получить базовое понимание того, как двигается тело и как оно артикулирует. Для более глубокого понимания принципов движения робота дополнительно обучили с помощью метода обучения с подкреплением, но уже в симулированной среде. Далее, в реальном мире, роботы используют еще одну модель, которая анализирует движения человека через камеру, сравнивая их со своим базовым пониманием, чтобы максимально точно воспроизводить.
В результате этих сложных алгоритмов робот Unitree G1 научился не только ходить, но и уклоняться, приседать и, что самое удивительное, танцевать. Он продемонстрировал свои навыки, умело копируя движения своего человеческого партнера, в том числе вальсируя, не наступая при этом на ноги. Робот также с легкостью воспроизводил другие движения: шаги на месте, движение в сторону, вращение руками, приседания и даже удары. Стоит отметить, что между действием человека и его воспроизведением роботом есть небольшая задержка, примерно в одну секунду.
В отличие от многих роботов, чьи движения заранее запрограммированы, этот робот осваивает их органично, наблюдая за окружающим миром. Аналогичный подход был использован исследователями из Стэнфордского университета в прошлом году, которые научили робота боксировать и играть в теннис. В обоих случаях ИИ обучался на основе данных, полученных из видеозаписей захвата движений. Подобные исследования демонстрируют растущую тенденцию в развитии робототехники.
Преимущества этого подхода очевидны. Возможность зеркально повторять действия человека позволяет значительно сократить время, необходимое для предварительного программирования, и, соответственно, снизить затраты на разработку. Более того, этот метод открывает путь к созданию универсального робота, способного осваивать широкий спектр навыков, просто наблюдая за действиями человека. Робот получает доступ к богатому арсеналу движений, присущих людям, тем самым приближаясь к воплощению концепции общего искусственного интеллекта.
Эта технология не только демонстрирует впечатляющие возможности роботов, но и открывает перспективы для их применения в самых разных сферах, от помощи в быту до развлечений. Возможность создания робота-партнера по танцам — лишь один из возможных сценариев будущего.
Изображение носит иллюстративный характер
Ключевым моментом в обучении робота является использование искусственного интеллекта (ИИ). Модель под названием "ExBody2" была обучена на основе данных, полученных из видеозаписей движений человека. Это позволило роботу получить базовое понимание того, как двигается тело и как оно артикулирует. Для более глубокого понимания принципов движения робота дополнительно обучили с помощью метода обучения с подкреплением, но уже в симулированной среде. Далее, в реальном мире, роботы используют еще одну модель, которая анализирует движения человека через камеру, сравнивая их со своим базовым пониманием, чтобы максимально точно воспроизводить.
В результате этих сложных алгоритмов робот Unitree G1 научился не только ходить, но и уклоняться, приседать и, что самое удивительное, танцевать. Он продемонстрировал свои навыки, умело копируя движения своего человеческого партнера, в том числе вальсируя, не наступая при этом на ноги. Робот также с легкостью воспроизводил другие движения: шаги на месте, движение в сторону, вращение руками, приседания и даже удары. Стоит отметить, что между действием человека и его воспроизведением роботом есть небольшая задержка, примерно в одну секунду.
В отличие от многих роботов, чьи движения заранее запрограммированы, этот робот осваивает их органично, наблюдая за окружающим миром. Аналогичный подход был использован исследователями из Стэнфордского университета в прошлом году, которые научили робота боксировать и играть в теннис. В обоих случаях ИИ обучался на основе данных, полученных из видеозаписей захвата движений. Подобные исследования демонстрируют растущую тенденцию в развитии робототехники.
Преимущества этого подхода очевидны. Возможность зеркально повторять действия человека позволяет значительно сократить время, необходимое для предварительного программирования, и, соответственно, снизить затраты на разработку. Более того, этот метод открывает путь к созданию универсального робота, способного осваивать широкий спектр навыков, просто наблюдая за действиями человека. Робот получает доступ к богатому арсеналу движений, присущих людям, тем самым приближаясь к воплощению концепции общего искусственного интеллекта.
Эта технология не только демонстрирует впечатляющие возможности роботов, но и открывает перспективы для их применения в самых разных сферах, от помощи в быту до развлечений. Возможность создания робота-партнера по танцам — лишь один из возможных сценариев будущего.
