Робот навчився ходити по піску, гравію та мокрій траві

Категорії

Світ Економіка Війна Технології Наука Авто Спорт Здоров'я Шоу-Бізнес Пізнавально Політика

Вінницькі Волинські Дніпровські Донецькі Житомирські Закарпатські Запорізькі Івано-Франківські Київські Кропивницькі Кримські Луганські Львівські Миколаївські Одеські Полтавські Рівненські Сумські Тернопільські Харківські Херсонські Хмельницькі Черкаські Чернігівські Чернівецькі

Погода

Київ

вологість:

тиск:

вітер:

Погода на 10 днів від sinoptik.ua

Робот навчився ходити по піску, гравію та мокрій траві

17 липня 2026 р. 22:41

17 липня 2026 р. 22:41

Двоногий гуманоїдний робот впевнено перетнув пісок, гравій, мокру траву, схили, сходи та слизькі поверхні, нічого з цього в ін не бачив під час тренувань.

Секрет — у новому методі навчання, який розробили дослідники з Технологічного інституту Джорджії, пише Іnteresting Еngineering.

Метод отримав назву «Learn to Teach» («Навчайся навчати»). Він удосконалює популярний підхід «вчитель-учень» у навчанні з підкріпленням — тільки замість того, щоб навчати спочатку одну модель, а потім іншу, обидва «агенти» тренуються одночасно. Результат — контролер робота, який упорається з незнайомим рельєфом, витрачаючи набагато менше обчислювальних ресурсів.

Роботу довелося не лише йти самостійно — дослідники штовхали і тягнули його під час випробувань. Щоразу він змінював ходу, щоб не втратити рівновагу. Проєкт представили на конференції IEEE з робототехніки та автоматизації (ICRA), а самі автори кажуть, що підхід можна адаптувати й для інших роботів та завдань, не лише ходьби.

У класичній схемі «вчитель-учень» спочатку створюють модель-«вчителя», яка має доступ до детальних даних симуляції. Лише коли вчитель повністю натренований, його знання передають моделі-«учню», яка вже керує реальним роботом.

За словами провідного дослідника Фейянга Ву, у такого підходу є дві серйозні проблеми. По-перше, послідовне навчання забирає забагато часу. По-друге, значна частина інформації, яку встиг зібрати вчитель, просто пропадає марно.

Тренування роботизованих контролерів через симуляцію може вимагати годин обчислень на дорогому графічному обладнанні — а це і час, і чималі гроші. Одночасне навчання обох моделей вирішує обидві проблеми одразу.

Також за темою

Від довгого введення реквізитів до кількох секунд: що змінив àбанк для своїх клієнтів

Сьогодні 11:30

168

Партнерська Ринок страхування життя під час війни: як змінилися потреби українців

09.07 09:50

6871

Платити телефоном, годинником чи карткою: що безпечніше?

Сьогодні 09:50

1059

Як правильно закрити кредитну картку — покрокова інструкція

Сьогодні 08:00