Dieser vierbeinige Roboter-„Gepard“ rast mit einer Geschwindigkeit von bis zu 15 km/h über den Boden und bringt Sie mit Sicherheit zum Springen. Es wurde von Ingenieuren am MIT entwickelt und kann sogar Eis und Kies schnell überqueren. Als "praktisch unzerstörbar" bezeichnet, sagten sie, es habe gelernt, wie man durch Versuch und Irrtum über eine Reihe von verschiedenen Terrains rast, ähnlich wie Menschen es lernen.
Dank moderner simulierter Technologie, sagten die Forscher, konnte ihr Mini-Geparden-Roboter in nur drei Stunden tatsächlicher Zeit 100 Tage Erfahrung auf verschiedenen Böden sammeln. Es ist fast 25 Jahre her, seit die ersten Robotertiere geschaffen wurden, und seitdem haben Wissenschaftler auf der ganzen Welt unter anderem Beispiele von Lauf-, Tanz- und Türöffnungsmaschinen enthüllt.
"Wir haben einen Ansatz entwickelt, durch den sich das Verhalten des Roboters durch simulierte Erfahrung verbessert, und unser Ansatz ermöglicht entscheidend auch den erfolgreichen Einsatz dieser erlernten Verhaltensweisen in der realen Welt", sagte der leitende Forscher Gabriel Margolis.
„Von allen Umgebungen, die er in diesem Simulator sieht, werden einige die Roboterfähigkeiten lehren, die in der realen Welt nützlich sind. Wenn wir in der realen Welt arbeiten, identifiziert unser Controller die relevanten Fähigkeiten in Echtzeit und führt sie aus.“
Auf die Frage, warum es viel schwieriger sei, einen Roboter zum Laufen statt zum Gehen zu bringen, fügte er hinzu: „Um ein schnelles Laufen zu erreichen, muss die Hardware an ihre Grenzen gebracht werden. Der Roboter muss schnell auf Veränderungen in der Umgebung reagieren, beispielsweise wenn er beim Laufen auf Gras auf Eis trifft. Menschen laufen schnell auf Gras und werden auf Eis langsamer – wir passen uns an.“
"Um Robotern eine ähnliche Anpassungsfähigkeit zu verleihen, müssen Geländeänderungen schnell erkannt und schnell angepasst werden, um zu verhindern, dass der Roboter umfällt." Mitautor Ge Yang fügte hinzu: „Zu programmieren, wie ein Roboter in jeder möglichen Situation handeln soll, ist einfach sehr schwierig.
Der Prozess ist langwierig, denn wenn ein Roboter auf einem bestimmten Terrain ausfallen würde, müsste ein menschlicher Ingenieur die Fehlerursache identifizieren und die Robotersteuerung manuell anpassen, und dieser Prozess kann viel menschliche Zeit in Anspruch nehmen.“
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„Lernen durch Versuch und Irrtum macht es überflüssig, dass ein Mensch genau vorgeben muss, wie sich der Roboter in jeder Situation verhalten soll.“ Die Forscher sagten, dass ihr spezielles Lernsystem so erfolgreich war, dass der Roboter den Rekord für den schnellsten Lauf gebrochen hatte, der für seine spezifische Plattform aufgezeichnet wurde.
Quelle: dailymail.co.uk
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