Учёные провели исследование, чтобы выяснить, как животные учатся ходить и не спотыкаться. Они построили четвероногого робота размером с собаку, который помог им разобраться в деталях.
Научившись ходить всего за час, робот смог успешно использовать сложную механику ног. Алгоритм байесовской оптимизации в нём направляет обучение: данные датчика стопы сопоставляются с целевыми данными из смоделированного виртуального спинного мозга. Робот учится ходить, постоянно сравнивая отправленную и ожидаемую информацию и адаптируя своё управление двигателем.
Отмечается, что робот смог оптимизировать свои движения быстрее, чем животное. Его компьютер потребляет всего пять ватт энергии в процессе ходьбы.
«Наш робот как бы «рождается», ничего не зная об анатомии своих ног и о том, как они работают», — объяснили учёные, — «Мы не можем легко исследовать спинной мозг живого животного. Но мы можем смоделировать его в роботе… Это фундаментальное исследование на стыке робототехники и биологии. Роботизированная модель даёт нам ответы на вопросы, на которые биология не может ответить».
