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テンセントは、パルクール、ハードル、そして「1つのインスタンスから他のことを推測」できるロボット犬マックスの新たな進歩を発表した

2023-06-23

グースファクトリーは6月14日、「ロボットドッグマックス」の最新進捗を発表した。「ドッグホール」をドリルで開けることができますが、ハードルも開けることができます。

現在、市場に出回っているロボット犬のほとんどはまだ静止しています。テンセントが新たにアップグレードしたロボット犬マックスは、仕事をめぐって本物の犬と実際に競争することになる。

この研究の新たな進歩は、Tencent Robotics X ロボット研究所によってもたらされました。この実験は2018年に設立され、現在立ち上げられているロボットプロジェクトには、ロボット犬マックス第1世代と第2世代、ロボット犬Jamoca、車輪付きロボットOllie、自動バランス自動運転バイクなどが含まれる。2021年、テンセントは最初の完全なロボットプロジェクトを正式にリリースした。自社開発のソフトウェアとハードウェアマルチモーダル四足ロボットロボット犬 Max. 2022年には第2世代の四足ロボット「Max」が登場。大幅に改善されました。テンセントは、最先端の事前トレーニング済みAIモデルと強化学習技術をロボット制御分野に適用することで、ロボット犬マックスの柔軟性と自律的意思決定能力が大幅に向上したと述べた。

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第二世代四足歩行ロボット「マックス」

事前トレーニングモデルと強化学習テクノロジーを導入することで、ロボット犬は段階的に学習し、さまざまな段階のスキルと知識を効果的に蓄積して保存できるため、ロボットは新しい複雑なタスクを解決するときに再学習する必要がなくなります。しかし、それらを繰り返します。学習した態度、環境認識、戦略計画の知識を複数のレベルで使用して、「1 つの事例から他の事例を推測」し、複雑な環境に柔軟に対応します。

具体的には、最初の事前トレーニング研究で、Robotics X Lab は Tencent Games と協力し、ゲーム開発プロセスで設定されたモーションキャプチャデータを使用して、Max に歩く、走る、ジャンプする、立つなどの動作を学習させました。

2 番目の事前学習では、追加のネットワークパラメータを使用して、第 1 段階で習得したロボット犬の賢い姿勢を外部の知覚と結び付け、ロボット犬が学習した賢い姿勢を通じて外部環境に反応できるようにします。完全なクロールとハードル走。、障害物パルクールシャトル、その他の難しいアクション。

学習の第 3 段階では、追加のネットワークによりゲームなどの複雑なタスクに関連する情報を取得し、対戦相手の情報やフラグ情報を取得し、最終的にロボット犬が戦略面で自律的に認知を形成できるようになります。

マックスが習得したこれらの新しいスキルをテストするために、研究者らは障害物追跡競技「ワールドチェイスタグ」にヒントを得た 2 頭の犬による障害物追跡を設計しました。

事前訓練されたモデルに基づいて、ロボット犬は、深層強化学習を通じて本物の犬の歩く、走る、ジャンプする、立つなどの動作を学習するだけでなく、一定の推論能力と意思決定能力も備えています。追跡者がフラグに触れる前に回避者に追いつけないと悟ると、追跡者は追跡を諦めますが、次のリセットフラグが現れるのを待つために回避者から遠ざかります。

さらに、チェイサーがギリギリで回避者を捕まえようとすると、飛び上がって回避者に向かって「飛びかかる」アクションをします。これらは、ロボット犬が自らの勝利を確実にするために講じる積極的な加速手段です。

報告によると、ゲーム内のロボット犬の制御戦略はすべてニューラルネットワーク戦略であり、シミュレーションで学習され、ゼロショット転送 (ゼロショット転送) を経て、ニューラルネットワークが人間の推論方法をシミュレートできるようになります。これまでに見たことのない新しいものを特定し、その知識を実際のロボット犬に適用します。

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Tencent によると、プロセス全体は仮想世界でトレーニングされ、実際のマシンのトレーニングや調整は必要ありません。ロボット犬マックスは今後も進化と適応を続け、捜索や救助などの緊急作業に投入されることが期待されている。現在、多くの企業が四足ロボットの分野に参入しています。ボストン・ダイナミクスは犬型ロボット「スポット」で有名だ。昨年8月10日、シャオミ初のバイオニック四足歩行ロボット「CyberDog」が正式発表された。小鵬汽車の環境企業、鵬興智能も昨年9月7日に世界初の乗用ロボットを発売した。スマートなロボット馬。さらに、Yunshen や Yushu Technology などの地元のスタートアップ企業も数多くあります。

事前トレーニングされた AI モデルと深層強化学習テクノロジーは、将来のロボットが他の複雑なタスクを解決するための一連の一般的なソリューションを提供し、ロボットが現実の生活に参入して人間にサービスを提供するための強固な基盤を築きます。Tencent Robot Dog は、AI 搭載ロボットを鮮やかに解釈したものです。 AIによって作られたロボットと従来のロボットの最大の違いは、AIロボットが人間と同様の知的な特性を示し、本来の「自動化」から本当の「自律学習」へと移行していることです。

技術的な観点から見ると、四足ロボットは、電力システムコンポーネントの高度なレベルの生体構造設計、環境認識技術、自律制御技術、動作計画、動作制御、SLAM などの技術を統合しています。ロボットの性能・機能の向上により、四足ロボットにもマシンビジョンを搭載できるようになりました。コンピュータビジョン、自動制御、人工知能、歩行計画、エネルギー供給などの技術の継続的な進歩により、「ロボット犬」の競争力はさらに強化されることが予想されます。

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