Роботов научили адаптации
Инженеры из University of Wyoming и Pierre and Marie Curie University разработали Intelligent Trial and Error (ITE) – алгоритм, позволяющий роботам подстраиваться под неожиданные и подчас губительные воздействия окружающей среды так же, как это делают животные и люди.
Поясню на примере. Собака, повредившая лапу, несмотря ни на что, продолжает двигаться. Именно эту задачу решает ITE: с одной стороны, на ходу формирует «карту» соответствия поведения и производительности робота, а с другой – постоянно адаптирует машину к непредвиденным ситуациям (изначально не запрограммированным), моделируя сценарии развития событий и изучая их.
Не менее важна универсальность при решении задач адаптации. Если выводы, сделанные в процессе предварительного моделирования, не снимают проблему, алгоритм вынуждает робота искать новые решения, усиливая либо заменяя старые в реальном времени. Допустим, у робота повреждена верхняя конечность, а попытки передвигаться только на задних неуспешны. В этом случае он будет пробовать вариант, например, на обеих задних и здоровой передней «лапе».
Разработчики отмечают высокую скорость обучения: от попыток сдвинуться с места до уверенного движения с прихрамыванием проходит около двух минут.
Технология очень перспективна. Если роботы смогут действовать даже при серьезных повреждениях и на лету подстраиваться под резко меняющиеся факторы окружающей среды, это снизит потребность в человеческих ресурсах, например, при проведении сложных поисково-спасательных работ.
