• Наушники OnePlus Buds Pro 4 (глобальная версия) уже доступны на AliExpress и OZON

    Новый беспроводной девайс от OnePlus создан для тех, кому важны качественное звучание, умное шумоподавление и долгая автономность.
    Читать дальше
  • Два новых смартфона vivo X500 и vivo X500 Pro Max - какой выбрать?

    Оба флагмана сочетают в себе мощные процессоры, большие аккумуляторы, новейшую операционную систему, а также качественную мобильную фотографию и видеосъёмку.
    Читать дальше
  • Робот KAIST научился работать с тяжёлыми предметами (видео)

    Сотрудники Корейского передового института науки и технологий (KAIST) показали обновлённого человекоподобного робота Humanoid v0.9, способного перемещать предметы весом до 35 кг и поднимать грузы массой до 20 кг.
    Читать дальше
  • FlekTrike Pro - грузовой электротрицикл для бездорожья (4 фото)

    Компания FlekTrike представила электрический трицикл, рассчитанный на перевозку грузов и поездки по пересечённой местности. Его главная особенность — механизм наклона, который позволяет водителю заваливать раму в поворотах, как на обычном велосипеде или мотоцикле.
    Читать дальше
  • Умные часы Rogbid Model R5 работают без смартфона и умеют снимать фото (5 фото)

    Rogbid выпустила смарт-часы Model R5, которые работают под управлением Android и не требуют постоянного подключения к смартфону. Гаджет поддерживает мобильную связь, а его камеру можно разворачивать в зависимости от сценария съёмки.
    Читать дальше

Google научила роботов играть в футбол (видео)

15 апреля 2024 | Просмотров: 9 228 | 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.