4족 로봇은 87.5%의 요격 성공률로 목표물을 성공적으로 방어했다.

10월 28일자 외신 보도에 따르면 과학자들은 다리가 4개 달린 로봇을 골키퍼로 훈련시켰다고 합니다. 네발 달린 로봇 골키퍼는 UC 버클리 하이브리드 로봇 연구소의 과학자들에 의해 훈련되었습니다. 영상에는 블록슛을 위해 웅크리고, 점프하고, 옆으로 잠수하고, 블록한 후 시작 위치로 돌아가는 모습이 담겨 있습니다. 전문가들은 평균 인간 골키퍼의 슛 성공률이 약 69%인 것에 비해 87.5%의 슛을 막아낼 수 있다고 말합니다.

강화 학습은 인공 지능 기반 시스템이 행동의 피드백을 사용하여 시행착오를 통해 학습할 수 있도록 하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 이 피드백은 보상 기능의 극대화를 목표로 처벌이나 보상의 형태로 부정적이거나 긍정적입니다.

이 네 발 달린 로봇은 강화 학습을 통해 훈련되었습니다. 강화 학습은 인공 지능이 자신의 행동에서 얻은 피드백을 사용하여 시행착오를 통해 학습할 수 있도록 하는 기계 학습의 하위 집합입니다.

"우리는 4발 달린 로봇이 현실 세계에서 축구 골키퍼 작업을 수행할 수 있도록 강화 학습 프레임워크를 제안합니다"라고 연구원은 말했습니다.

네 발 달린 동물을 이용한 축구 골키퍼는 매우 역동적인 움직임과 잡을 수 없는 물체(공)의 정확하고 빠른 조작이 결합된 어려운 문제입니다.

“로봇은 매우 짧은 시간 내에 역동적인 움직임을 통해 날아갈 수 있는 공에 반응하고 막아야 합니다.”

그런 다음 MIT 로봇 Mini Cheetah에서 개발한 4족 보행 로봇에 학습한 전략을 적용하고 성능을 테스트했습니다. 현실 세계에서. 결과는 강화학습 프레임워크가 Mini Cheetah의 축구 골키퍼 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 실제 세계에서 테스트한 40개의 무작위 샷에서 로봇의 저장 성공률은 87.5%에 달했습니다.

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