Инженеры использовали платформу для моделирования на основе большой языковой модели (LLM) DrEureka, чтобы научить четвероногого робота балансировать и ходить по мячу для йоги. Моделируя обучение в искусственной среде, алгоритм ИИ быстро помогает роботам получить необходимые навыки для перемещения в реальном пространстве, заявляют разработчики.
Команда использовала платформу для обучения робота-собаки в режиме симуляции, а затем перенесла ее в реальные условия работы. Четвероногое устройство с первой попытки справилось с поставленными задачами. Подробно технологию обучения инженеры из Пенсильванского университета, Техасского университета в Остине и Nvidia описали на GitHub.
С помощью нескольких подсказок от большой языковой модели, такой как, например, ChatGPT, программа может написать код, который создает систему вознаграждений и штрафов для обучения робота в виртуальном пространстве. Искусственный интеллект создает параметры для обучения, учитывая отскок меча, силу двигателя, степень свободы конечностей и другие свойства системы.
После каждой симуляции программа анализирует, насколько хорошо виртуальный робот справился с задачей и как его можно улучшить. Например, программа отслеживает потенциально опасные показатели — перегрев мотора или избыточную нагрузку на конечности.
Исследователи отмечают, что DrEureka превзошел людей при «дрессировке» робота-собаки. Например, устройство, обученное ИИ, двигалось на 34% быстрее на реальных смешанных ландшафтах. Разработчики полагают, все дело в стиле преподавания. Люди разбивают задачи на шаги и пытаться объяснить их изолированно, тогда как GPT обладает способностью эффективно обучать всему сразу.
Читать далее:
Недалеко от нас есть планета, где ветер дует быстрее пули
Физики наблюдали кота Шредингера — превращение атомов из частиц в волну
Ученые преодолели одно из ключевых препятствий для термоядерной энергетики