AI によってトレーニングされたロボットがドリブルし、ディフェンダーを破り、ゴールを決める様子をご覧ください ( ビデオ: Google DeepMind)。
ヒューマノイドロボットは、人間のあらゆる活動を模倣し、さまざまな目的に役立つ装置を作成するという科学者の野望の産物でした。
しかし、ヒューマノイドロボットの開発には、あらゆる動作をプログラムする必要があるため、依然として多くの制約が存在します。そのため、科学者は膨大な量のデータを統合する必要があります。
しかし、現代のロボット技術はAIの大きな支援を受けており、ロボットの開発と実用化に大きな転換点をもたらしました。
AIの自己学習機能により、ロボットは事前にプログラムされた指示に従って動く必要がなくなり、人間による直接的な制御なしに技術を完全に実行できるようになります。
新たな研究で、Google DeepMindの科学者たちは、「深層強化学習」と呼ばれる技術を使ってロボットRobotis OP3にサッカーをするように訓練した。
これは、様々なAIトレーニング手法を組み合わせた機械学習トレーニング手法です。ロボットは、人工ニューロンのように機能し、人間の脳に似た構造を持つアルゴリズムネットワークを使用します。
AIによって訓練されたロボットは、足を角に曲げたり、回転して敵を欺くなど、プログラムするのが極めて難しい緊急時の移動動作を発達させています。
シミュレーション試合では、AI トレーニングを受けたロボットは、この技術を使用してトレーニングを受けていないロボットと比較して、移動が 181% 速く、回転が 302% 速く、ボールを蹴る速度が 34% 速く、転倒からの回復時間が 63% 短縮されました。
録画されたビデオからは、ロボットがドリブル、ブロック、ディフェンダーの突破、ゴールの獲得などの複雑な動作を比較的巧みに、かつ高速で実行できたことがわかります。
研究者らは、ロボットは足の角を回転したり、回転して敵を欺くなど、プログラムするのが極めて難しい緊急時の移動行動も開発したと付け加えた。
この研究結果は、このAIトレーニング技術が、ヒューマノイドロボット全般において、単純でありながら比較的安全な動作を生み出すために活用できることを示唆しています。この技術を出発点として、ロボットはより複雑な動作を強化でき、より幅広い実用場面に適用することが可能になります。
同じ技術を適用することで、ロボットはわずか10時間のトレーニング期間でコーヒーを自分で淹れることも可能になった。
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