Google folosește inteligența artificială pentru a-i învăța pe roboți să joace fotbal. Echipa de fotbal OP3 de la DeepMind a aplicat învățarea profundă pentru a antrena roboți umanoizi să joace fotbal 1v1.
Această cercetare ar putea deschide porți către aplicații mai practice ale învățării prin consolidare în robotică.
Roboții, pregătiți cu jocuri de fotbal să îndeplinească sarcini complexe
Într-o nouă lucrare de cercetare de la DeepMind, oamenii de știință au antrenat cu succes roboți umanoizi cu preț redus pentru a juca fotbal 1v1. Folosind tehnici avansate, cum ar fi învățarea prin consolidare profundă, echipa a reușit să învețe acești roboți abilități și tactici agile, aducându-ne cu un pas mai aproape de era în care roboții pot să îndeplinească sarcini complexe în lumea reală.
Echipa de fotbal OP3 de la DeepMind a făcut progrese notabile în domeniul roboticii cu cele mai recente cercetări. Procesul de antrenament a implicat două etape, în care roboții au învățat mai întâi abilități independente, cum ar fi să se ridice de la sol și să marcheze goluri. În a doua etapă, aceste abilități au fost combinate într-un singur agent de fotbal, care și-a îmbunătățit tactica prin joc propriu împotriva versiunilor anterioare ale lui.
Procesul de antrenament a implicat două etape
Unul dintre cele mai impresionante aspecte ale acestei cercetări este transferul de succes zero-shot de la simulare la aplicarea în lumea reală. Acest lucru a fost realizat folosind o combinație de identificare a sistemului și randomizare a domeniului ușor, rezultând comportamente agile și dinamice care au depășit cu mult performanța controlerelor de bază scriptate.
Acest progres ar putea duce la dezvoltarea roboților umanoizi avansați capabili să îndeplinească sarcini complexe în diverse industrii, cum ar fi asistența în eforturile de ajutor în caz de dezastre sau navigarea în medii complicate pentru misiuni de căutare și salvare. În plus, studiul explorează potențialul setărilor multi-agent, în care roboții ar putea colabora și coordona mai eficient.
Deși cercetarea este promițătoare, echipa recunoaște unele limitări. Nu au folosit date reale pentru transfer, iar concentrarea lor s-a concentrat pe un robot mic. Cu toate acestea, ei cred că metoda lor propusă ar putea fi aplicată la setări mai complexe și la roboți mai mari.
Cercetarea a fost inspirată de RoboCup, dar mediul și sarcina sunt substanțial mai simple decât problema completă a RoboCup. Echipa crede că metoda propusă de ei ar putea fi aplicată la setari mai complexe, cum ar fi agenții de antrenament în echipe de doi sau mai mulți jucători.