Kỹ thuật của nhóm nghiên cứu cho phép robot có được các kỹ năng mới bằng cách bắt chước các hoạt động linh hoạt của động vật, được trình bày trong một bài báo xuất bản trên tạp chí arXiv.

Jason Peng, một trong những nhà khoa học thực hiện nghiên cứu, trả lời phỏng vấn với TechXplore cho biết, dự án được xây dựng dựa trên một số phần mềm đồ họa máy tính , giúp các nhân vật mô phỏng di chuyển, bắt chước dữ liệu ghi lại chuyển động của con người. Hầu hết các kỹ thuật này chủ yếu được áp dụng trong mô phỏng 3D, nhưng trong dự án này, nhóm nghiên cứu thực hiện bước đầu tiên, áp dụng dữ liệu học tập vào robot thực.

Ban đầu, nhóm nghiên cứu của Peng huấn luyện một robot (mô hình 3D ảo) bốn chân bắt chước các chuyển động và phong cách đi bộ của một con chó trong môi trường mô phỏng. Hệ thống kỹ thuật được đào tạo trên cơ sở dữ liệu chuyển động, ghi lại từ một con chó thật, sử dụng phương pháp được gọi là học tăng cường.

Một trong những ưu điểm của huấn luyện mô phỏng là tốc độ rất nhanh, do đó có thể mô phỏng nhiều tháng huấn luyện chỉ trong vài ngày. Một khi robot (3D) được đào tạo về mô phỏng, có thể điều chỉnh những gì đã học được cho một robot thực, sử dụng vài phút dữ liệu thu thập trong thế giới thực.

Phương pháp học bắt chước do nhóm nghiên cứu của Peng áp dụng có khả năng mở rộng hơn nhiều so với những kỹ thuật truyền thống để thiết kế bộ điều khiển robot. Thay vì thiết kế một bộ điều khiển mới cho mọi kỹ năng cho robot thực hiện, phương pháp tiếp cận của nhóm đơn giản là huấn luyện robot (ảo) đạt được các kỹ năng vận động cụ thể bằng cách cho robot học những kỹ năng tự nhiên khi động vật thực hiện các chuyển động mong muốn. Sau đó, robot có thể tự động học các kỹ năng vận động mới, quan sát các mẫu chuyển động này.

 Laikago, robot 4 chân18-DoF, được sử dụng trong thử nghiệm. Ảnh Google

Robot mô hình máy tính 3D và robot thực học các kỹ năng vận động của chó: Ảnh Google.

Nhóm nhà khoa học của Peng đã nghiên cứu đánh giá phương pháp tiếp cận mới trong một loạt thử nghiệm huấn luyện Laikago, một robot bốn chân 18 DoF, bắt chước các hành vi vận động khác nhau của động vật như cách chạy, nhảy và quay đầu khác nhau.

Đặc điểm quan trọng của kỹ thuật là cho phép robot tự động tổng hợp bộ điều khiển cho nhiều kiểu chuyển động của động vật, chuyển một cách hiệu quả những kỹ năng học được trong môi trường mô phỏng sang thế giới thực.

Đây là một phương pháp cơ bản có thể học được rất nhiều kỹ năng khác nhau, từ đi bộ đến nhảy và quay, những kỹ năng robot ảo học được trong mô phỏng được chuyển sang một robot thực sự. Những kỹ thuật học bắt chước này có thể giúp xây dựng kho kỹ năng lớn, cho phép robot có được những kỹ năng di chuyển, hoạt động và tương tác linh hoạt với thế giới thực.

Trong tương lai, hệ thống học bắt chước do nhóm nghiên cứu Peng phát triển có thể cho phép robot ảo có nhiều loại chuyển động nhanh nhẹn hơn, mô phỏng động vật. Hiện tại, kỹ thuật chỉ có thể đào tạo bằng việc sử dụng dữ liệu chuyển động, nhưng nhóm nhà nghiên cứu đang phát triển hơn nữa, để robot (ảo 3D) trong môi trường ảo có thể học từ các video về động vật.

Từ những video quay được bằng các phương tiện khác nhau, robot ảo có thể học được các kỹ năng từ động vật trên cơ sở dữ liệu đồ họa thu được từ dộng vât, sau đó robot thực có thể tự động thực liện lại các kỹ năng đó.