Khám Phá

Robot báo Cheetah có thể học chạy để vượt qua giới hạn tốc độ của bản thân

Rate this post

Nhờ “học hỏi”, robot robot MIT mới đã tự học cách chạy để liên tục bứt phá tốc độ tốt nhất của cá nhân mình.

Tất cả chúng ta đều đã nghe nói về robot Sophia. “Một cỗ máy thiên tài có các tính năng phát triển theo thời gian, với trí thông minh liên tục tăng lên …”, như nhà phát triển đã tuyên bố. Do được thiết kế để có thể đưa ra câu trả lời thời gian thực, Sophia không ít lần gây tranh cãi, thậm chí khiến nhiều người khiếp sợ khi đe dọa tiêu diệt loài người. Thậm chí, có lần “cô ấy” còn đòi quyền được làm “mẹ”. Nhiều người cho rằng Sophia là minh chứng cho thấy công nghệ có thể phát triển mạnh mẽ đến mức tạo ra trí tuệ nhân tạo vượt trội hơn cả trí thông minh và khả năng điều khiển của con người.

 - Ảnh 1.

Robot Sophia

Tuy nhiên, Sophia hay tất cả các robot khác đều phải hoạt động theo chương trình của người tạo ra chúng. Nhưng một sản phẩm mới của Viện MIT (Mỹ), có tên Cheetah mini, dường như đã vượt quá giới hạn đó. Nó học hỏi, rút ​​kinh nghiệm để tìm ra cách chạy tốt nhất và cho phép thích nghi với các địa hình khác nhau, mà không cần dựa vào sự phân tích của con người.

Robot Cheetah mini là phiên bản cải tiến của người anh em Cheetah ra mắt năm 2012, từng sở hữu khả năng đạt tốc độ tối đa 45,5 km / h. Nhưng loài báo đốm nhỏ với sự hỗ trợ của hệ thống AI có thể trở nên nhanh nhẹn hơn nhờ khả năng tự học mà không cần thử nghiệm.

 - Ảnh 2.

Chạy trên mọi địa hình với tốc độ cao, “chú báo robot” bốn chân này chắc chắn sẽ khiến bạn giật bắn mình.

Trong một video mới được phát hành, có thể thấy robot bốn chân đâm vào rào cản và tự đứng dậy, chạy qua chướng ngại vật, chạy bằng một chân không hoạt động và khả năng thích ứng với các địa hình khác nhau. địa hình trơn trượt, băng giá cũng như đồi đá. Khả năng thích ứng cao này là do một mạng lưới thần kinh đơn giản có thể đưa ra phán đoán về các tình huống thực tế.

 - Ảnh 3.

Tốc độ đột phá

Thông thường, cách thức di chuyển của rô bốt được điều khiển bởi một hệ thống điều khiển dữ liệu phân tích cách các chi cơ học chuyển động, từ đó tạo ra các mô hình đóng vai trò là hướng dẫn viên. Tuy nhiên, những mô hình này thường không hiệu quả và phù hợp vì không thể lường trước được mọi tình huống trong thế giới thực.

Khi robot đang chạy ở tốc độ cao nhất, những hạn chế về phần cứng của nó khiến hệ thống rất khó mô hình hóa, vì vậy chúng thường khó thích ứng nhanh với những thay đổi đột ngột của môi trường. Để khắc phục điều này, thay vì dựa vào các thiết kế phân tích có sẵn, nhóm phát triển của MIT đã chọn cách chế tạo một robot có khả năng tự học hỏi bằng cách đúc rút kinh nghiệm.

 - Ảnh 4.

Cụ thể, nó sẽ học hỏi, cố gắng và rút kinh nghiệm từ những sai lầm mà không cần sự can thiệp của con người. Nếu tích lũy đủ kinh nghiệm trên các địa hình khác nhau, nó có thể thay đổi cách di chuyển để cải thiện hành vi của mình. Và trải nghiệm này thậm chí không cần phải diễn ra trong thế giới thực. Theo nhóm nghiên cứu, bằng cách sử dụng mô phỏng, Cheetah mini có thể tích lũy 100 ngày kinh nghiệm chỉ trong ba giờ khi đứng yên.

“Chúng tôi đã phát triển một cách tiếp cận theo đó hành vi của rô-bốt được cải thiện từ trải nghiệm mô phỏng. Và cách tiếp cận của chúng tôi cho phép thực hiện thành công các hành vi đã học được trong thế giới thực” nhóm nghiên cứu cho biết. “Trong tất cả các môi trường mà nó nhìn thấy trong trình mô phỏng này, khi hoạt động trong thế giới thực, bộ điều khiển sẽ xác định và thực thi các kỹ năng liên quan trong thời gian thực.”

 - Ảnh 5.

Kỷ lục ngắt

Kỷ lục tốc độ cao trước đó được thiết lập bởi phòng thí nghiệm robot phỏng sinh học tại MIT vào năm 2019, khi robot đạt tốc độ chạy tối đa là 3,7m / s. Còn robot Cheetah mini mới đã đạt tốc độ hơn 3,9m / s (tương đương 14,04 km / h).

“Một cách thiết thực hơn để chế tạo một robot với nhiều kỹ năng khác nhau là nói cho robot biết phải làm gì và để nó tìm ra cách làm.” nhóm nghiên cứu cho biết. “Hệ thống của chúng tôi là một ví dụ về điều này. Trong phòng thí nghiệm, chúng tôi đã bắt đầu áp dụng mô hình này cho các hệ thống robot khác, bao gồm cả bàn tay có thể cầm và thao tác với nhiều đối tượng khác nhau.”

Xem thêm:  Bàn làm việc trên văn phòng của bạn bẩn gấp cả trăm lần cái bồn cầu, và đây là những thứ cần dọn ngay

 - Ảnh 6.

Các nhà nghiên cứu của MIT giải thích rằng việc lập trình một robot để chạy trên địa hình gồ ghề là khá khó khăn.

Nhưng với một hệ thống như trên, họ cho rằng có thể mở rộng quy mô công nghệ, điều mà các mô hình truyền thống không làm được.

 - Ảnh 7.

Robot Cheetah mini (trái) và một chú chó thật (phải).

Kết quả của nghiên cứu này, cũng như các nghiên cứu robot mô phỏng động vật khác, sẽ mang lại lợi ích cho cả hai lĩnh vực sinh học và robot. Ngoài việc mang đến những kiến ​​thức mới, nếu trong tương lai robot có thể thay thế động vật sẽ giúp nhiều nhà khoa học có cơ hội nghiên cứu sự di chuyển của động vật trong các điều kiện thí nghiệm khác nhau. Việc xác định cấu trúc của rô bốt gần giống với động vật sẽ dẫn đến sự phát triển của các công nghệ cơ bản để chế tạo rô bốt có thể di chuyển và vận động hiệu quả như động vật.

Tham khảo Atlas và MailOnline mới


Vừa rồi, bạn vừa mới đọc xong bài viết về
Robot báo Cheetah có thể học chạy để vượt qua giới hạn tốc độ của bản thân

tại Tips Tech.
Hy vọng rằng những kiến thức trong bài viết
Robot báo Cheetah có thể học chạy để vượt qua giới hạn tốc độ của bản thân

sẽ làm cho bạn để tâm hơn tới vấn đề
Robot báo Cheetah có thể học chạy để vượt qua giới hạn tốc độ của bản thân

hiện nay.
Hãy cũng với Tip Techs khám phá thêm nhiều bài viết về
Robot báo Cheetah có thể học chạy để vượt qua giới hạn tốc độ của bản thân

nhé.

Bài viết
Robot báo Cheetah có thể học chạy để vượt qua giới hạn tốc độ của bản thân

đăng bởi vào ngày 2022-05-09 03:44:56. Cảm ơn bạn đã bỏ thời gian đọc bài tại Tips Tech

Nguồn: genk.vn

Xem thêm về
Robot báo Cheetah có thể học chạy để vượt qua giới hạn tốc độ của bản thân

#Robot #báo #Cheetah #có #thể #học #chạy #để #vượt #qua #giới #hạn #tốc #độ #của #bản #thân
Nhờ “rút kinh nghiệm”, robot mới của Viện MIT đã tự học chạy để liên tục phá vỡ tốc độ cá nhân tốt nhất của chính mình.

#Robot #báo #Cheetah #có #thể #học #chạy #để #vượt #qua #giới #hạn #tốc #độ #của #bản #thân

Chúng ta đã từng nghe nói về robot Sophia. “Một chiếc máy thiên tài có tính năng phát triển qua thời gian, với trí thông minh liên tục tăng lên…”, như lời tuyên bố của nhà phát triển. Do được thiết kế để có thể đưa ra các câu trả lời theo thời gian thực, Sophia không ít lần gây tranh cãi, thậm chí khiến nhiều người khiếp sợ khi đe dọa hủy diệt loài người. Thậm chí có lần “cô” còn đòi quyền làm “mẹ”. Không ít người cho rằng Sophia là minh chứng cho việc công nghệ có thể phát triển mạnh mẽ đến mức tạo ra trí thông minh nhân tạo vượt qua cả trí tuệ và khả năng kiểm soát của con người.Robot SophiaDẫu vậy, Sophia hay tất cả robot khác đều phải hoạt động dựa theo các lập trình của người tạo ra chúng. Nhưng một sản phẩm mới của viện MIT (Mỹ), mang tên Cheetah mini, dường như đã vượt ra khỏi giới hạn đó. Nó biết học tập, rút kinh nghiệm để tự tìm ra cách tốt nhất để chạy và cho phép thích nghi với các địa hình khác nhau, mà không cần dựa vào sự phân tích của con người.Robot Cheetah mini là phiên bản cải tiến của người anh em Cheetah ra mắt năm 2012, từng sở hữu khả năng đạt tốc độ tối đa 45,5 km/h. Nhưng Cheetah mini với sự hỗ trợ của hệ thống AI có thể trở nên nhanh nhẹn hơn nhờ vào khả năng tự học mà không cần thực nghiệm. Chạy trên mọi địa hình với tốc độ cao, “con báo robot” bốn chân này chắc chắn sẽ khiến bạn giật bắn mình.Trong một video mới được hé lộ, người ta có thể thấy con robot bốn chân này đâm vào các rào cản và tự đứng dậy, chạy qua các chướng ngại vật, chạy với một chân không hoạt động và khả năng thích ứng với các địa hình trơn trượt, băng giá cũng như những ngọn đồi đầy sỏi đá. Khả năng thích ứng cao này của nó là nhờ vào một mạng lưới thần kinh đơn giản có thể đưa ra các đánh giá về các tình huống trong thực tế.Tốc độ đột pháThông thường, cách thức di chuyển của robot là được điều khiển bởi một hệ thống sử dụng dữ liệu dựa trên phân tích cách các chi cơ học chuyển động, từ đó tạo ra các mô hình dùng làm hướng dẫn. Tuy nhiên, những mô hình này thường không hiệu quả và hợp vì không thể lường trước được mọi trường hợp xảy ra trong thực tế.Khi robot đang chạy ở tốc độ cao nhất, giới hạn phần cứng của nó khiến hệ thống rất khó xây dựng mô hình, vì vậy chúng thường gặp khó khăn trong việc thích ứng nhanh chóng với những thay đổi đột ngột trong môi trường. Để khắc phục điều này, thay vì dựa trên các thiết kế phân tích sẵn, nhóm phát triển của MIT đã chọn cách xây dựng một robot có khả năng tự học bằng việc rút kinh nghiệm.Cụ thể, nó sẽ học, thử và rút kinh nghiệm khi sai mà không có sự can thiệp của con người. Nếu tích lũy đủ kinh nghiệm về các địa hình khác nhau, nó có thể tự thay đổi cách di chuyển để cải thiện hành vi của bản thân. Và trải nghiệm này thậm chí không cần phải diễn ra trong thế giới thực. Theo nhóm nghiên cứu, bằng cách sử dụng việc mô phỏng, Cheetah mini có thể tích lũy 100 ngày kinh nghiệm chỉ trong ba giờ khi đứng yên.”Chúng tôi đã phát triển một cách tiếp cận mà nhờ đó hành vi của robot được cải thiện từ trải nghiệm mô phỏng. Và cách tiếp cận của chúng tôi cho phép triển khai thành công những hành vi đã học trong thế giới thực”, nhóm nghiên cứu cho biết. “Trong tất cả các môi trường mà nó nhìn thấy trong trình mô phỏng này, khi hoạt động trong thế giới thực, bộ điều khiển sẽ xác định và thực hiện các kỹ năng liên quan trong thời gian thực.”Phá vỡ kỷ lụcKỷ lục về tốc độ cao trước đó được thiết lập bởi phòng thí nghiệm robot mô phỏng sinh học tại MIT vào năm 2019, khi robot đạt được tốc độ chạy tối đa 3,7m/s. Còn robot Cheetah mini mới đã đạt tốc độ hơn 3,9m/s (tương đương 14,04 km/h).”Một cách thiết thực hơn để chế tạo một con robot với nhiều kỹ năng đa dạng là nói cho con rô bốt biết phải làm gì và để nó tìm ra cách thực hiện”, nhóm nghiên cứu cho biết. “Hệ thống của chúng tôi là một ví dụ về điều này. Trong phòng thí nghiệm, chúng tôi đã bắt đầu áp dụng mô hình này cho các hệ thống robot khác, bao gồm cả bàn tay có thể cầm và thao tác nhiều vật thể khác nhau.”Các nhà nghiên cứu của MIT giải thích rằng khá khó khăn để lập trình cho một robot chạy trên địa hình hiểm trở.Nhưng với một hệ thống như trên, họ khẳng định rằng có thể mở rộng quy mô công nghệ, điều mà các mô hình truyền thống không thể làm được.Robot Cheetah mini (trái) và một con chó thật (phải).Kết quả nghiên cứu này cũng như các nghiên cứu robot mô phỏng động vật khác sẽ mang lại lợi ích cho cả lĩnh vực sinh học và chế tạo robot. Ngoài việc mang lại kiến thức mới, nếu robot có thể thay thế động vật trong tương lai, chúng sẽ giúp nhiều nhà khoa học có cơ hội nghiên cứu cơ chế vận động của động vật trong các điều kiện thí nghiệm khác nhau. Việc xác định cấu trúc của robot gần giống với cấu trúc của động vật sẽ dẫn đến sự phát triển của các công nghệ cơ bản để chế tạo robot có khả năng di chuyển và cơ động hiệu quả như động vật.Tham khảo New Atlas và MailOnline Phát hiện hình tròn kỳ lạ giữa đại dương trên Google Earth, làm dấy lên tranh cãi về “UFO” 

Xem thêm:  Cảnh báo một loại extension của Chrome đang đánh cắp mật khẩu và mã khóa ví điện tử của người dùng

#Robot #báo #Cheetah #có #thể #học #chạy #để #vượt #qua #giới #hạn #tốc #độ #của #bản #thân
Nhờ “rút kinh nghiệm”, robot mới của Viện MIT đã tự học chạy để liên tục phá vỡ tốc độ cá nhân tốt nhất của chính mình.

#Robot #báo #Cheetah #có #thể #học #chạy #để #vượt #qua #giới #hạn #tốc #độ #của #bản #thân

Chúng ta đã từng nghe nói về robot Sophia. “Một chiếc máy thiên tài có tính năng phát triển qua thời gian, với trí thông minh liên tục tăng lên…”, như lời tuyên bố của nhà phát triển. Do được thiết kế để có thể đưa ra các câu trả lời theo thời gian thực, Sophia không ít lần gây tranh cãi, thậm chí khiến nhiều người khiếp sợ khi đe dọa hủy diệt loài người. Thậm chí có lần “cô” còn đòi quyền làm “mẹ”. Không ít người cho rằng Sophia là minh chứng cho việc công nghệ có thể phát triển mạnh mẽ đến mức tạo ra trí thông minh nhân tạo vượt qua cả trí tuệ và khả năng kiểm soát của con người.Robot SophiaDẫu vậy, Sophia hay tất cả robot khác đều phải hoạt động dựa theo các lập trình của người tạo ra chúng. Nhưng một sản phẩm mới của viện MIT (Mỹ), mang tên Cheetah mini, dường như đã vượt ra khỏi giới hạn đó. Nó biết học tập, rút kinh nghiệm để tự tìm ra cách tốt nhất để chạy và cho phép thích nghi với các địa hình khác nhau, mà không cần dựa vào sự phân tích của con người.Robot Cheetah mini là phiên bản cải tiến của người anh em Cheetah ra mắt năm 2012, từng sở hữu khả năng đạt tốc độ tối đa 45,5 km/h. Nhưng Cheetah mini với sự hỗ trợ của hệ thống AI có thể trở nên nhanh nhẹn hơn nhờ vào khả năng tự học mà không cần thực nghiệm. Chạy trên mọi địa hình với tốc độ cao, “con báo robot” bốn chân này chắc chắn sẽ khiến bạn giật bắn mình.Trong một video mới được hé lộ, người ta có thể thấy con robot bốn chân này đâm vào các rào cản và tự đứng dậy, chạy qua các chướng ngại vật, chạy với một chân không hoạt động và khả năng thích ứng với các địa hình trơn trượt, băng giá cũng như những ngọn đồi đầy sỏi đá. Khả năng thích ứng cao này của nó là nhờ vào một mạng lưới thần kinh đơn giản có thể đưa ra các đánh giá về các tình huống trong thực tế.Tốc độ đột pháThông thường, cách thức di chuyển của robot là được điều khiển bởi một hệ thống sử dụng dữ liệu dựa trên phân tích cách các chi cơ học chuyển động, từ đó tạo ra các mô hình dùng làm hướng dẫn. Tuy nhiên, những mô hình này thường không hiệu quả và hợp vì không thể lường trước được mọi trường hợp xảy ra trong thực tế.Khi robot đang chạy ở tốc độ cao nhất, giới hạn phần cứng của nó khiến hệ thống rất khó xây dựng mô hình, vì vậy chúng thường gặp khó khăn trong việc thích ứng nhanh chóng với những thay đổi đột ngột trong môi trường. Để khắc phục điều này, thay vì dựa trên các thiết kế phân tích sẵn, nhóm phát triển của MIT đã chọn cách xây dựng một robot có khả năng tự học bằng việc rút kinh nghiệm.Cụ thể, nó sẽ học, thử và rút kinh nghiệm khi sai mà không có sự can thiệp của con người. Nếu tích lũy đủ kinh nghiệm về các địa hình khác nhau, nó có thể tự thay đổi cách di chuyển để cải thiện hành vi của bản thân. Và trải nghiệm này thậm chí không cần phải diễn ra trong thế giới thực. Theo nhóm nghiên cứu, bằng cách sử dụng việc mô phỏng, Cheetah mini có thể tích lũy 100 ngày kinh nghiệm chỉ trong ba giờ khi đứng yên.”Chúng tôi đã phát triển một cách tiếp cận mà nhờ đó hành vi của robot được cải thiện từ trải nghiệm mô phỏng. Và cách tiếp cận của chúng tôi cho phép triển khai thành công những hành vi đã học trong thế giới thực”, nhóm nghiên cứu cho biết. “Trong tất cả các môi trường mà nó nhìn thấy trong trình mô phỏng này, khi hoạt động trong thế giới thực, bộ điều khiển sẽ xác định và thực hiện các kỹ năng liên quan trong thời gian thực.”Phá vỡ kỷ lụcKỷ lục về tốc độ cao trước đó được thiết lập bởi phòng thí nghiệm robot mô phỏng sinh học tại MIT vào năm 2019, khi robot đạt được tốc độ chạy tối đa 3,7m/s. Còn robot Cheetah mini mới đã đạt tốc độ hơn 3,9m/s (tương đương 14,04 km/h).”Một cách thiết thực hơn để chế tạo một con robot với nhiều kỹ năng đa dạng là nói cho con rô bốt biết phải làm gì và để nó tìm ra cách thực hiện”, nhóm nghiên cứu cho biết. “Hệ thống của chúng tôi là một ví dụ về điều này. Trong phòng thí nghiệm, chúng tôi đã bắt đầu áp dụng mô hình này cho các hệ thống robot khác, bao gồm cả bàn tay có thể cầm và thao tác nhiều vật thể khác nhau.”Các nhà nghiên cứu của MIT giải thích rằng khá khó khăn để lập trình cho một robot chạy trên địa hình hiểm trở.Nhưng với một hệ thống như trên, họ khẳng định rằng có thể mở rộng quy mô công nghệ, điều mà các mô hình truyền thống không thể làm được.Robot Cheetah mini (trái) và một con chó thật (phải).Kết quả nghiên cứu này cũng như các nghiên cứu robot mô phỏng động vật khác sẽ mang lại lợi ích cho cả lĩnh vực sinh học và chế tạo robot. Ngoài việc mang lại kiến thức mới, nếu robot có thể thay thế động vật trong tương lai, chúng sẽ giúp nhiều nhà khoa học có cơ hội nghiên cứu cơ chế vận động của động vật trong các điều kiện thí nghiệm khác nhau. Việc xác định cấu trúc của robot gần giống với cấu trúc của động vật sẽ dẫn đến sự phát triển của các công nghệ cơ bản để chế tạo robot có khả năng di chuyển và cơ động hiệu quả như động vật.Tham khảo New Atlas và MailOnline Phát hiện hình tròn kỳ lạ giữa đại dương trên Google Earth, làm dấy lên tranh cãi về “UFO” 

Xem thêm:  Một thử nghiệm vắc-xin Covid-19 tiềm năng vừa thông báo xuất hiện tác dụng phụ

Trần Tiến

Tôi là một người yêu công nghệ và đã có hơn 5 năm trong việc mày mò về máy tính. Mong rằng những chia sẻ về thông tin và thủ thuật công nghệ của tôi hữu ích đối với bạn.
Back to top button