В Google придумали спортивную дисциплину для робособак

За последнее десятилетие в индустрии четвероногих роботов произошел большой прогресс. Один из примеров — Spot от Boston Dynamics. Однако сравнивать их успехи сложно, поскольку нет определенного стандарта, считает ученый Google DeepMind Атиль Искен.

По его словам, в отличие от других показателей Barkour включает разнообразные препятствия, объединяющие различные типы поведения, такие как ходьба, подъем и прыжки. Более того, ограничение по времени побуждает уделять внимание скорости, сохраняя при этом точность и разнообразие движений.

Фото в тексте: Google

Обычно площадки для аджилити занимают до 743 кв. м, но версия Barkour — всего 25 кв. м. Искен и его коллеги выбрали четыре вида препятствий: площадки для старта и финала, стойки, горку и барьер для прыжка.

Как и в традиционных соревнованиях, роботы теряют очки, если не преодолевают препятствие или пропускают его, а также если превышают временной лимит в 11 с.

Чтобы оценить сложность маршрута, в DeepMind разработали два подхода к обучению:

• специализированный — тренирует каждый требуемый навык, например прыжки и подъем по склону;
• общий — использует симуляции специализированного обучения.

Первый подход показал сравнительно лучшие результаты: 25 с против 27 с.

Тем не менее обе группы не только превысили временной лимит, но и уступили двум маленьким собакам — таксе и метису шпица и чихуахуа, которые прошли полосу препятствий менее чем за 10 с.

«Как показал этот тест, между роботами и животными по-прежнему есть большая разница в ловкости», — к такому выводу пришли ученые.

Производительность роботов не оправдала ожиданий, но, по мнению команды, это говорит о том, что еще есть возможности для роста и улучшения. Искен надеется, что Barkour станет стандартом в индустрии, поскольку эксперимент легко воспроизвести.

В будущем команда DeepMind хочет изучить роль людей-партнеров в таких соревнованиях.

Источник.

Обложка сгенерирована нейросетью Midjourney