Unitree G1は、アイススケートとローラースケートを習得し、ロボット工学において一歩前進しました。研究チームは、生成ニューラルネットワークを使用してこの人型ロボットを訓練し、滑らかな動きと正確な回転を実現しました。二足歩行の機械には不可能と思われていたことが、今や現実となり、ロボットサッカーの以前の試みで見られたぎこちない初期のステップを凌駕しています。
生成的ネットワークがロボットのバランスをどう変えるか 🤖
研究者らは、生成的敵対ネットワークを用いた強化学習に基づくアプローチを採用しました。システムは、慣性センサーと力センサーからのデータをリアルタイムで処理し、姿勢と滑りを調整します。従来の方法とは異なり、このモデルによりG1は転倒前に不均衡を予測し修正することが可能になります。ロボットは実際の氷上でブレーキ、方向転換、加速を実行しますが、これには23の関節の同期が必要です。鍵となるのは大規模なシミュレーションです。ソフトウェアは何百万もの仮想スケートシナリオを生成し、ハードウェアがリスクなく学習できるようにします。
氷からリンクへ：もう私たちのように転ばないロボット ⛸️
人間が今でもアイスリンクで恥をかかないように手すりにしがみついている一方で、Unitree G1はまるで足に刃が付いて生まれてきたかのようにスケートをします。最も面白いのは、これらのロボットがすでに、多くの人が理学療法士に何度も通うことになるような回転を習得していることです。今のところ、コブラのポーズを覚えたり、ホッケースティックを持った子供をかわしながら自撮りをすることを覚えるだけです。