• Электровелосипед Ariel Rider MUDD 72V может разгоняться до 105 км/ч (3 фото)

    Компания Ariel Rider открыла предзаказ на новый электробайк MUDD 72V. По своим возможностям он больше напоминает электрические мотоциклы начального уровня, чем классический велосипед.
    Читать дальше
  • Илон Маск запустил платёжный сервис X Money

    Платёжная служба Илона Маска X Money заработала для пользователей X Premium и Premium Plus. Им стали доступны основные финансовые сервисы платформы.
    Читать дальше
  • Гибридный самолёт впервые поднялся выше 9000 метров

    Важный шаг в развитии гибридных самолётов сделала американская компания GE Aerospace. Она впервые подняла гибридно-электрический самолёт на высоту свыше 9100 метров — уровень, на котором обычно летают пассажирские лайнеры.
    Читать дальше
  • Стартап Chip Motors показал универсальный электромобиль за $15 000 (4 фото)

    Американский стартап Chip Motors представил компактный электрокар Chip. Сам производитель называет его универсальным автомобилем для активного образа жизни. Машина рассчитана на короткие ежедневные поездки и относится к категории низкоскоростных транспортных средств.
    Читать дальше
  • Самый быстрый радиоуправляемый автомобиль обгоняет настоящие болиды (видео)

    Британский инженер Стивен Уоллис доказал, что радиоуправляемые машинки могут быть невероятно быстрыми. Его Mach Reaper установил мировой рекорд скорости и превзошёл показатели многих настоящих гоночных автомобилей.
    Читать дальше

Google научила роботов играть в футбол (видео)

15 апреля 2024 | Просмотров: 8 150 | Интересное

Исследователи DeepMind, подразделения Google, продемонстрировали успехи в сфере обучения роботов двигательным действиям. Команда обучила маленьких двуногих ботов играть в футбол. Исследователи рассказали, как им удалось этого добиться и почему дальше будет только лучше.


Компания обучила роботов игре с помощью метода глубокого обучения с подкреплением — то есть боты обучались обрабатывать неструктурированные данные. Например, это не набор чисел от 1 до 100, а полностью непредсказуемые данные, например, быстроменяющаяся игровая обстановка на игровом поле.

Роботы действуют так, чтобы добиться результата, который в момент обучения был помечен как положительный: к примеру, подняться после падения — это положительный результат. Отличие достижения от других подобных в том, что метод применили к физической координации роботов в пространстве.


Изначально «испытуемых» обучали в компьютерной симуляции с концентрацией на двух задачах: подняться после падения и забить гол. Затем исследователи объединили эти навыки в игре в футбол один на один. Играя всё больше, роботы усовершенствовали свои навыки до состояния, которое и показали на видео.

В число двигательных действий вошли удары ногами, защита, реакция на действия соперника и «прицельная стрельба» по воротам. Также исследователи упоминают, что роботы демонстрируют нестандартное поведение, которое сложно запрограммировать заранее. Но обучение проводили в симуляции, а в будущем компания планирует начать «тренировки» на игровом поле для ещё большего повышения адаптивности поведения.

Комментарии: 0

В Вашем браузере отключен JavaScript. Для корректной работы сайта настоятельно рекомендуется его включить.