Четвероногий терминатор: разработчики показали робота-гепарда (10 фото + 1 видео)

По словам создателей, робот-гепард «практически неразрушим». Они заявляют, что он обладает обучаемым искусственным интеллектом: робот научился быстро передвигаться по разной местности методом проб и ошибок, почти так же, как учатся люди.

По словам исследователей, благодаря современной симуляционной технологии робот-гепард смог всего за три часа реального времени накопить на разных площадках опыт, эквивалентный 100 дням обучения.

Прошло почти 25 лет с тех пор, как были созданы первые роботы-животные, и с тех пор ученые разных стран разработали образцы машин, приспособленные для ходьбы, танцев и открывания дверей.

Одним из самых известных является мини-робот-собака Spot от Boston Dynamics, который в прошлом году был снят на видео, исполняющем хореографический танец под музыку южнокорейской сенсации BTS. Но когда дело доходит до бегущего робота, как объясняют исследователи из Массачусетского технологического института, бывает довольно сложно запрограммировать его на сложную местность.

«Мы разработали подход, с помощью которого деятельность робота качественно улучшается на основе смоделированного опыта. Наш подход позволяет ему успешно применять изученные модели поведения в реальном мире, — сказал ведущий исследователь Габриэль Марголис. - Из всех сред, которые он видит в симуляторе, он черпает навыки, полезные в реальном мире. При работе в реальном мире разработанный нами контроллер определяет и применяет соответствующие навыки в режиме реального времени».

Когда Марголиса спросили, почему заставить робота бегать, а не ходить, было намного сложнее, он заявил: «Быстрый бег требует использования аппаратного обеспечения на пределе его возможностей. Робот должен быстро реагировать на изменения в окружающей среде, например, когда он сталкивается со льдом во время бега по траве. Люди быстро бегают по траве и замедляются по льду — мы приспосабливаемся. Придание роботам аналогичной приспособляемости требует быстрой идентификации изменений местности и быстрой адаптации, чтобы предотвратить падение робота».

«Запрограммировать, как робот должен действовать в каждой возможной ситуации, очень сложно, - говорит соавтор изобретения Ге Янг. - Процесс утомительный, потому что, если робот выйдет из строя на определенной местности, инженеру-человеку потребуется определить причину отказа и вручную настроить контроллер робота, а этот процесс может потребовать значительного человеческого времени. Обучение методом проб и ошибок избавляет человека от необходимости точно указывать, как робот должен вести себя в каждой ситуации».
Исследователи заявили, что их система обучения была настолько успешной, что робот побил рекорд по скорости бега, зарегистрированного для его платформы.

Предыдущий рекорд скорости был установлен Лабораторией биомиметической робототехники Массачусетского технологического института в 2019 году, когда ученые достигли максимальной скорости бега робота в 13 км/ч (3,7 м/с). На последних испытаниях рробот-гепард достиг скорости около 15 км/ч (3,9 м/с).

«Разработка контроллеров для сложных маневров, таких как быстрый бег и высокоскоростные повороты, является сложной задачей, — утверждают создатели робота. - Такие задачи требуют больших крутящих моментов для приложения силы и управления телом на высокой скорости, доводя как сенсорный, так и исполнительный стек в аппаратном обеспечении робота до предела своих возможностей. Мы демонстрируем рекордную маневренность, развивая скорость до 3,9 м/с».
Исследователи в настоящее время строят небольшую партию недорогих четвероногих машин. В их планах - создать 10 роботов-гепардов, которых они планируют передать другим лабораториям.