Учёные Nvidia показывают достижения в роботизированном обучении

Главное:

• Исследователи Nvidia и Университета Карнеги-Меллона разработали систему ASAP, которая сокращает ошибки движений роботов на 53% по сравнению с существующими методами.
• ASAP позволяет роботам успешно выполнять сложные действия, такие как прыжки и удары, перенесенные из симуляций в реальность.
• В ходе тестирования демонстрировались впечатляющие движения гуманоидного робота Unitree G1, включая имитацию легендарных спортсменов.

Эволюция робототехники с помощью ASAP

Актуальная проблема в обучении роботов заключается в разрыве между смоделированными и реальными движениями. Исследовательская группа, состоящая из специалистов Nvidia GEAR Lab и Университета Карнеги-Меллона, представила инновационную систему ASAP (Aligning Simulation and Real Physics). Это решение нацелено на то, чтобы упростить процесс обучения роботов и сделать их движения более естественными. Используя двухступенчатый метод, система сначала обучает роботов в симуляции, а затем адаптирует их движения к реальным условиям, что значительно сокращает ошибки.

При тестировании системы команда продемонстрировала, как гуманоидный робот Unitree G1 может выполнять впечатляющие акробатические элементы, такие как прыжки на более чем метр. Так, значительно улучшается не просто точность, но и надежность выполнения движений, которые в реальном мире могут быть довольно сложными.

Имитация величайших

В качестве теста возможностей новой системы, команда решила заставить робота имитировать движения известных спортсменов, таких как Криштиану Роналду и Леброн Джеймс. Это не только позволило продемонстрировать эффективность системы ASAP, но и проверило ее ограничения. Интересно, что для более четкого восприятия движений было принято решение замедлить видео. Это подчеркивает, насколько технологическим прорывом является система, способная заменить разрыв между виртуальным и физическим мирами.

Хотя успехи впечатляют, возникли и некоторые технические проблемы во время экспериментов, такие как перегрев двигателей и повреждение некоторых роботов в процессе сбора данных. Необходимо говорить о вызовах, связанных с физическим оборудованием; это важная часть дальнейших исследований.

Будущее обучения роботов

Создатели системы ASAP рассматривают этот проект как начальную точку для дальнейших исследований и разработок. Код был выложен на GitHub, что станет значительным шагом для сообщества исследователей, стремящихся развивать и улучшать технологии в области робототехники. По мере продвижения вперед, система ASAP может превратиться в ключевой инструмент для создания более универсальных и естественных движений роботов, что открывает новые горизонты для применения в различных отраслях, от промышленности до сферы услуг.

С учетом экспертного анализа, важно понимать, что успех в этой области может существенно изменить наше взаимодействие с роботами в повседневной жизни. Статистика показывает, что на сегодняшний день рынок робототехники растет с темпами 20% в год, и такие достижения, как ASAP, способны его значительно ускорить.