DeepLoco: роботи вчаться ходити за допомогою глибокого навчання

На Siggraph 2017 команда програмістів продемонструвала, що за допомогою алгоритмів глибокого навчання можна навчити роботів не тільки ходити, а й бігати, і навіть долати складні перешкоди.

Для більшості тварин ходьба інстинктивна і природна, і вони можуть стояти на ногах через пару хвилин після того, як народилися на світ. Для людей цей процес більш складний і потребує навчання. Той же принцип вірний і для роботів: завдяки алгоритму глибокого навчання, програма, що імітує робота, змогла навчитися долати всілякі перешкоди після невеликої практики - коли-небудь і реальні роботи зможуть використовувати ту ж тактику.

Проект DeepLoco - це серія експериментів з глибокого навчання, представлена на Siggraph 2017, конференції, присвяченій особливостям комп'ютерної анімації.

Простіше кажучи, проект DeepLoco складається з двох частин. Простіший код керує базовими рухами моделі, тобто вчить її як переставляти ноги, щоб рухатися в наміченому напрямку, дотримуючись балансу і певного стилю ходьби. Другий блок коду більш високого рівня аналізує світ, в який інтегрований програмний бот, і використовує цю інформацію для відправки інструкцій першому блоку. Так, працюючи в тандемі, вони досягають непоганих результатів:

Це далеко не перший проект, покликаний навчити роботів ходити. Мішель ван де Панне, один з учасників проекту, раніше брав участь у дослідженні, де симуляція дозволяла комп'ютерам розібратися, як «оживляти» складних істот з незвичайною анатомією, і програми часом досягали надприродних результатів. Смутно схожа на кенгуру істота, наприклад, воліла ходити на нижчих швидкостях, але стрибати на більш високих: