Тайско-японская группа учёных из Университета Тохоку (Япония) и Института науки и технологии Видиасиримедхи (Таиланд) разработала шестиногого робота, который учится ходить, имитируя движения палочника . Шестиногая конструкция с 18 суставами имитирует движения этого насекомого, раскачиваясь для того, чтобы поймать баланс при каждом шаге. Система помогает адаптироваться под непредсказуемые грунты, поверхности и препятствия . Исследователи уверены, что технология позволит разработать роботов для передвижения в сложных условиях — от зон стихийных бедствий до других планет.
Как работает обучение
Вместо того чтобы программировать движения каждой ноги вручную, исследователи применили подход, основанный на биологических данных. Они использовали открытые данные о ходьбе палочника Medauroidea extradentata, включающие движения 18 суставов насекомого . Система обучалась с помощью алгоритмов adversarial inverse reinforcement learning (AIRL) и proximal policy optimization (PPO) .
Одна нейросеть сравнивала движения робота с движениями насекомого, а другая выстраивала систему «вознаграждений», которая поощряла поведение, похожее на биологическое. В результате робот учился координировать движения суставов без явного программирования конкретной походки .
Адаптация к изменяющимся условиям
Ключевое достижение — способность системы адаптироваться к новым условиям, даже если она обучалась только на данных о ходьбе по ровной поверхности . Робот успешно передвигался по пересечённой местности, меняя координацию ног с «волнообразную» походку, подходящую для неровных поверхностей.
Ещё более впечатляющим стало поведение робота при имитации повреждения. Когда исследователи отключали одну из шести ног, система перераспределяла нагрузку между оставшимися конечностями и изменяла их координацию, чтобы сохранить устойчивость . Это показывает, что ИИ способен реагировать на физические изменения, отсутствовавшие в исходных обучающих данных.
Практическое применение и испытания
По словам исследователей, «мы никогда не говорили роботу, как ходить. Мы спросили, чего пыталось достичь насекомое, и позволили роботу преследовать ту же цель полностью самостоятельно» . Такой подход позволил роботу освоить ходьбу в три раза быстрее, чем при использовании стандартных методов .
Предварительные испытания на физическом роботе RedMirror подтвердили, что биологические данные о движениях могут служить практической основой для создания адаптивных роботизированных систем . В будущем такие роботы могут применяться в зонах стихийных бедствий, где колёсные машины не могут проехать, а также для исследования других планет .