Una nuova era nell’apprendimento robotico è emersa con l’uso dell’IA per insegnare a Cassie, un robot bipede, a eseguire movimenti agili e dinamici come correre e saltare.
Contrariamente all’idea comune, i robot non sono ancora autonomamente agili, ma grazie al reinforcement learning, Cassie è stata addestrata a muoversi in varie situazioni senza richiedere un addestramento specifico per ciascuna azione.
Grazie a una simulazione, il tempo di apprendimento è stato notevolmente abbreviato, consentendo al robot di eseguire con successo le stesse abilità anche nel mondo reale. Utilizzando una combinazione di movimenti umani catturati e dati di animazione, Cassie è stata in grado di apprendere e generalizzare nuovi compiti, come reagire a ostacoli inaspettati o mantenere l’equilibrio mentre è tirata da un guinzaglio.
Questo nuovo approccio non solo rende i robot più agili e adattabili, ma potrebbe anche rivoluzionare il modo in cui vengono addestrati i robot in futuro, aprendo la strada a una vasta gamma di applicazioni in cui i robot devono interagire con l’ambiente in modo più dinamico e imprevedibile.
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Immagine generata con DALL-E 3.
