მკვლევრებმა მინიატიურული ჰუმანოიდური რობოტები ფეხბურთის სათამაშოდ გამოიყენეს.

რობოტებმა თავიანთი მობილურობის უნარი სიარულით, შემობრუნებით, დარტყმითა და დაცემის შემდეგ სწრაფად წამოდგომის საშუალებით დახვეწეს. ფეხბურთის თამაშისას რობოტებმა ბურთის მოძრაობის წინასწარ განსაზღვრა და მოწინააღმდეგის დარტყმების დაბლოკვა ისწავლეს.

Google-ის DeepMind-ის გუნდის თქმით, ამ შედეგებზე დაყრდნობით, რობოტები უფრო მობილურები გახდებიან.

კვლევის დეტალები ჟურნალ Science Robotics-ში გამოქვეყნდა.

შედეგად რობოტის მოძრაობა მართლაც დაიხვეწა. რაც მთავარია, რობოტებმა ღრმა დასწავლის სისტემის გამოყენებით თამაში თავად ისწავლეს. რობოტებმა იცოდნენ, რომ გოლი უნდა გაეტანათ, დანარჩენი თავად აითვისეს.

ხელოვნური ინტელექტისა და რობოტიკის მკვლევრები დიდი ხანია ცდილობენ შექმნან რობოტი, რომელიც სივრცეში ისე მოქნილად გადაადგილდება, როგორც ამას ცოცხალი ორგანიზმები შვრებიან.

ამაზე მკვლევრები უკვე წლებია მუშაობენ და გარკვეული პროგრესიც აქვთ. ორფეხა რობოტების სტანდარტული ტექნიკით მართვა რთულია. ასეთ დროს რობოტი ყოველი მოძრაობის ამოსაცნობად ცალკე უნდა იყოს დაპროგრამირებული.

მკვლევრებმა რობოტებს ფეხბურთის თამაში სწორედ ამიტომ ასწავლეს.

"ექსპერიმენტულ მატჩებში გაწვრთნილი რობოტი 181%-ით უფრო სწრაფად დადიოდა, 302%-ით უფრო მოქნილად ტრიალდებოდა, ბურთს 34%-ით უფრო სწრაფად ურტყამდა და 63%-ით ნაკლები დრო სჭირდებოდა დაცემის შემდეგ წამოსადგომად", — თქვეს მკვლევრებმა.

გარდა ამისა, რობოტებმა მოძრაობის მხრივ ახალი უნარები განივითარეს.

ამ შედეგებზე დაყრდნობით, მკვლევრებმა აღნიშნეს, რომ მეთოდს უფრო დახვეწენ და მას მომავალში კიდევ უფრო კარგად გამოიყენებენ.