Öreg kutyának újdonságokat tanítani? Ki mondta, hogy nem lehet? Nos, ebben az esetben nem kutyáról, hanem egy négylábú robotról van szó, ami sokkal többet tanul a „hozom” parancsnál. A Carnegie Mellon Egyetem, a Google DeepMind és a Bosch úttörő együttműködésének hála négylábú barátaink szintet léptek a {< crosslink “human2locoman-system-launch” >} névre hallgató rendszerrel. Ez nem csak egy séta a parkban; ez egy ugrás a robotika jövőjébe!
A titkos összetevő? Emberi adatok. Azáltal, hogy a robot-politikákat emberi mozgáson előképzik, majd finomhangolják a valós hardveren, ezek az okos kutatók olyan négylábút hoztak létre, ami nemcsak gyors és fürge, de tárgyakat finoman is képes kezelni. Képzeljen el egy robotkutyát, ami nemcsak elkapja a labdát, de fel is veszi, rendszerezi a játékait, és talán még egy kis könnyű házimunkát is elvégez. A képen az egyik ilyen mechanikus csoda látható, amint kinyújtja a karját, hogy kölcsönhatásba lépjen egy tárggyal a földön, bemutatva újonnan megszerzett ügyességét.
Ez nem csak egy trükk a tarsolyban; ez jelentős előrelépés a robotikában. A {< crosslink “modularized-cross-embodiment-transformer-mxt” >} rendszer által hajtott Human2LocoMan mind emberi, mind robot demonstrációkból tanul. Az eredmény? 50%-os csökkenés a szükséges robotadatok mennyiségében, és lenyűgöző, 80%-os javulás a sikerarányokban, amikor ismeretlen környezeteket kell kezelni. Olyan ez, mintha a robotját beíratták volna egy „Hogyan legyünk emberibb?” intenzív tanfolyamra, és kitüntetéssel végezne. Ki tudja, az ilyen képességekkel hamarosan olyan munkákat is láthatunk négylábúaktól, amikre sosem gondoltuk volna. Robo-pultosok, valaki?
