adaptive_robots

Инженеры из University of Wyoming и Pierre and Marie Curie University разработали Intelligent Trial and Error (ITE) — алгоритм, позволяющий роботам подстраиваться под неожиданные и подчас губительные воздействия окружающей среды так же, как это делают животные и люди.

Поясню на примере. Собака, повредившая лапу, несмотря ни на что, продолжает двигаться. Именно эту задачу решает ITE: с одной стороны, на ходу формирует «карту» соответствия поведения и производительности робота, а с другой — постоянно адаптирует машину к непредвиденным ситуациям (изначально не запрограммированным), моделируя сценарии развития событий и изучая их. Не менее важна универсальность при решении задач адаптации.

Если выводы, сделанные в процессе предварительного моделирования, не снимают проблему, алгоритм вынуждает робота искать новые решения, усиливая либо заменяя старые в реальном времени.

Допустим, у робота повреждена верхняя конечность, а попытки передвигаться только на задних не успешны. В этом случае он будет пробовать вариант, например, на обеих задних и здоровой передней «лапе». Разработчики отмечают высокую скорость обучения: от попыток сдвинуться с места до уверенного движения с прихрамыванием проходит около двух минут. Технология очень перспективна. Если роботы смогут действовать даже при серьезных повреждениях и на лету подстраиваться под резко меняющиеся факторы окружающей среды, это снизит потребность в человеческих ресурсах, например, при проведении сложных поисково-спасательных работ.