DeepLoco: роботы учатся ходить с помощью глубокого обучения
Для большинства животных ходьба инстинктивна и естественна, и они могут стоять на ногах спустя пару минут после того, как родились на свет. Для людей этот процесс более сложен и требует обучения. Тот же принцип верен и для роботов: благодаря алгоритму глубокого обучения, программа, имитирующая робота, смогла научиться преодолевать всевозможные препятствия после небольшой практики — когда-нибудь и реальные роботы смогут использовать ту же тактику.
Проект DeepLoco — это серия экспериментов по глубокому обучению, представленная на Siggraph 2017, конференции, посвященной особенностям компьютерной анимации.
Проще говоря, проект DeepLoco состоит из двух частей. Более простой код управляет базовыми движениями модели, то есть учит ее как переставлять ноги, чтобы двигаться в намеченном направлении, соблюдая баланс и определенный стиль ходьбы. Второй блок кода более высокого уровня анализирует мир, в который интегрирован программный бот, и использует эту информацию для отправки инструкций первому блоку. Так, работая в тандеме, они достигают неплохих результатов:
Это далеко не первый проект, призванный научить роботов ходить. Мишель ван де Панне, один из участников проекта, ранее принимал участие в исследовании, где симуляция позволяла компьютерам разобраться, как «оживлять» сложных существ с необычной анатомией, и программы порой достигали сверхъестественных результатов. Смутно похожее на кенгуру существо, например, предпочитало ходить на более низких скоростях, но прыгать на более высоких:
