I ricercatori di Google DeepMind hanno insegnato ai robot umanoidi a giocare a calcio. Grazie al profondo apprendimento per rinforzo, questi ragazzini hanno imparato a segnare gol e creare una difesa individuale.
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Sebbene ci sia stata una rivoluzione nel mondo dell’IA generativa, i robot, almeno finora, si sono evoluti molto più lentamente. I sistemi di intelligenza artificiale in grado di guidare autonomamente un robot si riferiscono ai quadrupedi, come Spot di Boston Dynamics. Ciò potrebbe cambiare grazie ai ricercatori di Google DeepMind che hanno insegnato ai robot umanoidi a giocare a calcio.
lato dispositivo, Ricercatori Robotis OP3 utilizza piccoli robot bipedi con 20 articolazioni. Per l’intelligenza artificiale, hanno utilizzato l’apprendimento per rinforzo profondo o Deep RL (Apprendimento profondo per rinforzo). È stato prima addestrato nelle simulazioni utilizzando il motore fisico MuJoCo, quindi l’IA è stata trasferita ai robot nel mondo reale.
Risultati incoraggianti
Per la visione fotorealistica, i ricercatori hanno utilizzato un campo di radiazione neurale, o NeRF (campo di radiazione neurale), un’intelligenza artificiale in grado di creare una rappresentazione 3D di una scena da poche immagini 2D. Le partite consistono nel giocare uno contro uno, su un campo di quattro metri per cinque. I bot hanno il compito di segnare un goal impedendo all’altro di segnare. Hanno dovuto imparare comportamenti come correre, girarsi, sterzare, calciare, passare, rialzarsi da una caduta o persino interagire con un oggetto.
I robot sono in grado di interagire con la palla in movimento e attuare strategie difensive. © Google DeepMind
Questo approccio Deep RL ha permesso all’IA di segnare 10 bersagli su 10 nella simulazione e 6 su 10 nel mondo reale. Rispetto al comportamento pre-programmato, il robot è stato significativamente in grado di camminare il 156% più velocemente, impiegare il 63% in meno di tempo per alzarsi ed è stato in grado di calciare il 24% più velocemente. Inoltre esso, video Spiega che i robot possono essere spinti più volte, riescono sempre a rialzarsi e continuano a rincorrere la palla. Per i ricercatori, questi risultati sono incoraggianti e metodi simili potrebbero essere applicati a robot più grandi.
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