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El MIT usó simulaciones para enseñar a un robot a caminar, y los resultados son divertidísimos

Los científicos del MIT utilizaron el aprendizaje automático para enseñar a un robot a caminar. Por lo general, a los robots se les enseña a moverse sobre terrenos difíciles al tenerlo preprogramado en su código. Esta vez, sin embargo, los científicos del MIT usaron simulaciones para enseñar al mini guepardo a correr rápido y adaptarse a caminar en terrenos variados. Los investigadores presentaron los resultados en un video la semana pasada, y son a la vez intrigantes e hilarantes.

Esta no es la primera vez que el MIT le enseña nuevos trucos al robot, ya que anteriormente, los científicos le enseñaron al robot cómo hacer volteretas hacia atrás.

Este video de mini cheetah run es a la vez inspirador e hilarante

Como puede ver en el video de arriba, el Mini Cheetah no es la máquina más elegante cuando se trata de correr. Pero todo lo que hace, lo aprendió él mismo gracias a las simulaciones. El grupo dice que para ver qué tan factible era, decidieron ir con el aprendizaje automático y era una opción. Normalmente, los ingenieros tendrían que programar todo lo que haría el robot.

Esto lleva tiempo, mucho tiempo, y es muy difícil. El ingeniero no solo tiene que codificar todo, sino que también tiene que identificar dónde podría estar fallando el robot y cómo adaptarlo a esas secciones. El aprendizaje automático puede ayudar. Sin embargo, los robots como el Mini Cheetah aprenden a caminar sin necesidad de ayuda.

El truco para poner en marcha el Mini Cheetah fue darle días de experiencia en diferentes terrenos. Los científicos del MIT dicen que pudieron enviar al Mini Cheetah a través de 100 días de experiencia en solo tres horas. Esto les permitió escalar bastante el terreno que estaba experimentando y les permitió probar cosas más fácilmente.

Hay más que eso

Los mini guepardos del MIT se entrenan para saltar sobre los desniveles del terreno. Fuente de la imagen: MIT

Los movimientos del mini guepardo pueden no parecer elegantes, pero los resultados hablan por sí mismos. Al hacer que la máquina aprendiera a caminar por sí sola, los científicos le dieron más espacio para el éxito. Durante las pruebas, pudo correr más rápido que nunca. se puso a trabajar antes. El Mini Cheetah alcanzó hasta 13 pies por segundo o 9 millas por hora. Sin duda, es una estadística impresionante.

También podía girar rápidamente sobre superficies heladas. Además, hizo todo esto sin caerse de frente. La técnica se llama aprendizaje por refuerzo, y el equipo utilizó más de 4000 versiones del mini guepardo para descubrir los mejores patrones de movimiento en su entorno virtual. sesiones Todos los patrones que no promovían la velocidad fueron descartados (a través de cableado).

aumentar proporcionalmente

robot
Un concepto de pensamiento de robot futurista Crédito de la imagen: Tatiana Shepeleva/Adobe

Por supuesto, una de las preguntas más importantes que rodean al mini guepardo y su reciente historia de éxito es: ¿Se pueden ampliar estos resultados? Hacemos que la robótica no sea escalable porque la gente tiene que decirle al robot qué hacer y cómo hacerlo.

Con el sistema actual que está probando el MIT, al robot se le dice qué hacer, pero tiene que averiguar cuál es la mejor manera de hacerlo. Claro, hay algunos problemas con él, como B. cuán torpemente se mueve el robot. Pero en general, el sistema podría abrir muchas puertas al mundo de la robótica.

En esta prueba, los científicos descartaron patrones que no promovían la velocidad. Pero, ¿y si hicieran otra prueba con el Mini Cheetah, que combina velocidad con durabilidad? Personalmente, me encantaría ver cómo son estos resultados, especialmente teniendo en cuenta lo prometedores que han resultado estos últimos.

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