Робота обучили передвигаться, как четвероногое животное
Исследователи из UC Berkeley обучили робота имитировать поведение собаки с помощью обучения с подкреплением. Предложенный фреймворк масштабируется на другие виды животных. Модель получает на вход видеоролик с записью движения животного. На основе входного ролика RL-агент выучивает политику контроля движений, которая позволяет ему имитировать движение. Поддержка других видов движения добавляется аналогично. Исследователи обучили RL-агента выполнять такие действия, как поворот, быстрая ходьба и прыжок. Политики агент выучивает в симуляции. Затем модель переносится в реальный мир с помощью метода адаптации скрытого пространства, который позволяет адаптировать политику к реальной среде на основе коротки видеозаписей реального робота.
Ниже - описание самой научной работы в формате видео
Архитектура фреймворка
Предложенный фреймворк состоит из трех этапа:
1. Переоценка движения, во время которой движения животного на входной видеозаписи соотносятся с движениями робота;
2. Имитация движения, когда выход из первого этапа используется для обучения политики имитации движения агента;
3. Адаптация к реальной среде, когда обученная модель из симуляции переносится на реальную среду
В качестве робота использовали модель четвероногого робота от Laikago.
Проверка работы алгоритма
RL-агент способен выучивать различные типы движений собаки. Среди типов движений — разные виды ходьбы, включая бег рысью или неспешный шаг, и быстрые повороты. Если обучать агента на видеозаписях с ходьбой, отмотанных в обратную сторону, то робот научается ходить назад.
Сравнение поведения до и после обучения робота: до адаптации робот склонен к падению в ходе выполнения задачи; после же тот готов последовательно исполнять предлагаемые команды.
Искусственный интеллект
5.3K поста11.7K подписчиков
Правила сообщества
ВНИМАНИЕ! В сообществе запрещена публикация генеративного контента без детального описания промтов и процесса получения публикуемого результата.
Разрешено:
- Делиться вопросами, мыслями, гипотезами, юмором на эту тему.
- Делиться статьями, понятными большинству аудитории Пикабу.
- Делиться опытом создания моделей машинного обучения.
- Рассказывать, как работает та или иная фиговина в анализе данных.
- Век жить, век учиться.
Запрещено:
I) Невостребованный контент
I.1) Создавать контент, сложный для понимания. Такие посты уйдут в минуса лишь потому, что большинству неинтересно пробрасывать градиенты в каждом тензоре реккурентной сетки с AdaGrad оптимизатором.
I.2) Создавать контент на "олбанском языке" / нарочно игнорируя правила РЯ даже в шутку. Это ведет к нечитаемости контента.
I.3) Добавлять посты, которые содержат лишь генеративный контент или нейросетевой Арт без какой-то дополнительной полезной или интересной информации по теме, без промтов или описания методик создания и т.д.
II) Нетематический контент
II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием.
II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики. Например, "Земля плоская" или "Любое действительное число представимо в виде дроби двух целых".
II.3) Создавать контент, входящий в противоречие с правилами Пикабу.
III) Непотребный контент
III.1) Эротика, порнография (даже с NSFW).
III.2) Жесть.
За нарушение I - предупреждение
За нарушение II - предупреждение и перемещение поста в общую ленту
За нарушение III - бан