Mentre i robot umanoidi stanno diventando comuni nel mondo di oggi, i cani robot quadrupedi stanno conquistando il settore operativo per varie aziende in tutto il mondo. A testimonianza di questa richiesta, abbiamo visto diverse aziende come Boston Dynamics e Xiaomi creare cani robotici avanzati in grado di eseguire facilmente compiti pesanti. Ora, i ricercatori dell’ETH di Zurigo hanno collaborato con il famoso produttore di GPU Nvidia per sviluppare un algoritmo avanzato, per aiutare ad addestrare i cani robot del mondo reale a camminare e correre su terreni stabili e instabili.
I ricercatori dell’ETH di Zurigo in Svizzera hanno collaborato con Nvidia per creare un percorso a ostacoli per un esercito virtuale di cani robot. La simulazione virtuale viene utilizzata per addestrare i quadrupedi robotici del mondo reale a camminare su terreni complessi come pendii, scale e pendii ripidi.
Le macchine a quattro zampe, nella simulazione, sono indicate come “ANYmals” e sembrano migliaia di formiche che si dimenano senza meta in un campo virtuale. I ricercatori hanno utilizzato 4.000 robot virtuali per creare la simulazione che puoi vedere qui sotto.
Le simulazioni create per addestrare i robot sono state eseguite su chipset specializzati basati sull’intelligenza artificiale progettati da Nvidia. Grazie a questi chip avanzati, i ricercatori affermano di essere stati in grado di addestrare i robot in meno di un centesimo del tempo generalmente richiesto per addestrarli utilizzando chip generici utilizzati nei computer e nei server.
Ora, sebbene i chip speciali di Nvidia siano abbastanza bravi nel calcolare il rendering grafico e nell’esecuzione di reti neurali, non sono molto bravi a simulare proprietà fisiche come l’arrampicata e lo scorrimento. Tuttavia, i ricercatori hanno escogitato alcune soluzioni alternative intelligenti basate su software “per farlo bene”, secondo il VP of Simulation Technology Rev Lebaredian di Nvidia.
Dopo la creazione della complessa simulazione utilizzando l’apprendimento di rinforzo profondo massicciamente parallelo, i ricercatori l’hanno usata per allenare le gambe dei robot del mondo reale. Ciò ha consentito ai robot di imparare a camminare su pendii, scale e altri terreni complessi in pochi minuti. Inoltre, ogni volta che un cane robot ha imparato ad affrontare un terreno impegnativo, i ricercatori hanno proposto una sfida del terreno più difficile per rendere l’algoritmo di controllo più avanzato.
Quindi, i ricercatori dell’ETH e Nvidia pensano che la simulazione “ANYmals” possa essere un ottimo strumento per addestrare cani robot del mondo reale in minor tempo utilizzando l’apprendimento per rinforzo. Puoi controllare il documento di ricerca ufficiale su di esso tramite il link corrispondente per saperne di più sul complesso algoritmo e sul percorso a ostacoli virtuale.
