Робот научился играть в настольный теннис за 1,5 часа (видео)
Исследователи из Тюбингенского университета в Германии научили роборуку играть в пинг-понг: весь процесс — включая тренировку в симуляторе и на практике — занял всего 1,5 часа, пишет New Scientist.
Сначала учёные создали симулятор игры в пинг-понг для виртуальной роборуки с теннисной ракеткой. На нём натренировали ML-алгоритм, который методом проб и ошибок учился определять, как скорость и направление движения ракетки влияет на траекторию шарика.
Когда алгоритм научился стабильно переправлять шарик по другую сторону сетки, ему под контроль дали настоящую роборуку, размещенную рядом со столом. Её оснастили двумя камерами, которые отслеживали местоположение шарика с частотой 7 миллисекунд. Искусственный интеллект обрабатывал сигнал и решал, как повернуть ракетку, чтобы отбить мяч на противоположную сторону.
Точность физической роборуки оказалась несколько ниже, чем в симуляции: и это, по словам исследователей, в порядке вещей, поскольку в симуляторе учтены не все параметры реального мира. В ходе экспериментов она отправляла шарик с отклонением в среднем 24,9 см от заданной цели.
В игре с «кожаным» противником робот показал себя неплохо. Он справлялся предсказуемо хуже с быстрыми ударами. Исследователей удивило, что также трудно ему давались медленные удары: как они объясняют, в таком случае роботу нужно сообщить мячику бо́льшую скорость, но зачастую у него не получалось это сделать и шарик срывался с ракетки.
К тому же какие-то ограничения накладывали конструктивные особенности роборуки, которые не мешали в смоделированной среде. Например, она не может поставить ракетку под нужным углом, чтобы отбить мяч с обратным вращением. В целом исследователи говорят, что навык их робота сопоставим со среднестатистическим человеком, и он уже играет на уровне с некоторыми из своих разработчиков.
8 доступных курсов по робототехнике для взрослых и детей (июнь 2023 г.)
Коллеги из JADIRECTIVES собрали, а мы дополнили курсы, тренинги и онлайн-программы по робототехнике, которые будет интересно изучить не только взрослым, но и детям.
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года.
Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
7 лет назад: https://www.youtube.com/watch?v=J3gvpaNFvZU