Лента TH Новости Искусственный интеллект


Искусственный интеллект учится ходить, бегать и играть в футбол

∴ 110

Ученым была создана сверхточная нейронная сеть, в основе которой работает алгоритм обучения. Данный алгоритм позволяет моделям бегать, ходить, играть в футбол, обучаясь на своем опыте.

695

Компьютерные персонажи и, в конечном счете, роботы смогли изучить сложные двигательные навыки, такие как ходьба и прохождение полосы препятствий.

Мы создаем физически моделируемых людей, которые учатся двигаться быстро и ловко, пользуясь своим окружением. Мы учим компьютерных персонажей учиться реагировать на окружение, не указывая вручную необходимые стратегии, например, как держать равновесие или планировать путь через движущиеся препятствия.Мишель ван де Панн, профессор компьютерных наук UBC.

Алгоритм под названием DeepLoco предлагает альтернативный способ анимации человеческого движения в играх и фильмах вместо текущего метода, который нуждается в актерах, камерах захвата движения или аниматорах. DeepLoco позволяет персонажам автоматически перемещаться так, чтобы движения были реалистичными и соответствовали окружению и целям. В будущем роботы с двумя или четырьмя ногами могут научиться перемещаться по своей среде, не требуя ручной настройки.

Используя свой алгоритм, симулированные персонажи научились ходить по узкой дорожке, избегать столкновений с людьми или другими движущимися препятствиями и даже пинать футбольный мяч к цели.

Движение людей и животных регулируется не только физикой, но и контролем. В то время как люди изучают управление движением посредством проб и ошибок, ван де Панне говорит, что трудно сказать, насколько точно алгоритм имитирует процесс обучения человека. В конце концов, компьютерная программа все еще учится гораздо медленнее, чем человек.
Но, тем не менее – прогресс есть, и скоро роботы будут ходить.

Филипп Дончев