Die von der Oregon State University entwickelte zweibeinige Maschine mit Knien, die sich wie die eines Straußes beugen, hat sich selbst beigebracht, wie man einen Deep Reinforcement Learning Algorithmus durchläuft. Yesh Godse sagte in einer Erklärung: "Deep Reinforcement Learning ist eine leistungsstarke Methode in der KI, die Fähigkeiten wie Laufen, Springen und Treppensteigen eröffnet."
Cassies Gesamtzeit von 53 Minuten, drei Sekunden, beinhaltete etwa sechseinhalb Minuten Zurücksetzen nach zwei Stürzen. Cassie stolperte zuerst, als sein Computer überhitzte, und der andere kam, nachdem er mit zu hoher Geschwindigkeit eine Kurve genommen hatte.
Die Hersteller des Roboters gehen davon aus, dass er schließlich Pakete ausliefert, Lageraufgaben verwaltet und Menschen in ihren Häusern hilft. Cassie wurde unter der Leitung des Robotikprofessors Jonathan Hurst mit einem 16-monatigen Zuschuss von 1 Million US-Dollar von der Advanced Research Projects Agency des US-Verteidigungsministeriums entwickelt.
"Die Studenten des Dynamic Robotics Laboratory des OSU College of Engineering kombinierten Fachwissen aus der Biomechanik und bestehenden Ansätzen zur Robotersteuerung mit neuen Werkzeugen für maschinelles Lernen", sagte Hurst, der 2017 Agility Robotics mitbegründete, der eine Reihe verschiedener Roboter baut.
„Diese Art von ganzheitlichem Ansatz wird ein tierähnliches Leistungsniveau ermöglichen. Es ist unglaublich aufregend." Das Team hielt den historischen Moment mit der Kamera fest, beginnend mit Cassie, die sich an der Startlinie an der Oregon State University in Corvallis aufwärmte.
Der Roboter hob ab, ging durch die Straßen des Campus und durch den Haupteingang, wo er begann, durch die Viertel und bis aufs Land zu wandern. Cassie absolvierte die 5K mit einer einzigen Akkuladung. Dies ist auch der erste zweibeinige Roboter, der maschinelles Lernen verwendet, um einen Laufgang im Freien zu steuern.
Quelle: dailymail.co.uk
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