Ученые создали робота, который играет в бадминтон лучше, чем большинство людей. Посмотрите, что может сделать Anymal -d из Eth Zurich

Развитие робототехники, поддерживаемое ИИ, ускоряется в темпе, которое до недавнего времени принадлежало домену SF. Строительство с использованием алгоритмов расширенного восприятия и прогнозирования получает ручные и адаптивные навыки, которые позволяют вам взаимодействовать с человеком в сложных ситуациях. Примеры современных решений показывают, что роботы перестают быть промышленными инструментами и становятся автономными системами, способными действовать в динамичной среде.

Способность этого робота предвидеть траекторию движущихся элеронов и реагировать с задержкой ниже 400 мс демонстрирует развитие современных систем восприятия и дециста.

Работает работа на заводе сортировки посылок? На рисунке представлены возможности улучшенной модели VLA под названием Helix

Робот Anymal-D, разработанный Robotic Systems Lab на Eidgenössische TechniSche Hochschule Zürich (Eth Zürich), является прорывом в интеграции искусственного интеллекта со спортивной робототехникой. Платформа основана на Anabotics AG, на которой работают четырехместная работа, оснащенная стереоскопической камерой глубины и ракетной рукой, управляемой с помощью контроллера с использованием обучения путем укрепления (подкрепление обучения, RL). Система восприятия видео, использующая алгоритмы сверточных нейронных сетей (CNN) (CNN), анализирует Shuttlecraft в режиме реального времени с частотой 120 Гц, что позволяет траектории предсказать с точностью 5 см. Процессор NVIDIA Jetson Orin NX, интегрированный с платформой, обрабатывает данные из датчиков LIDAR и камер, обеспечивая реакции ниже 10 миллисекунд. Программное обеспечение, предоставляемое DUATIC AG, оптимизирует синхронизацию движения, сводя к минимуму задержки в управлении ARM. Это ключ в динамичной игре в бадминтоне. Испытания, проведенные в лабораториях Eth Zürich, показали, что Anymal-D достигает 87% эффективности в отражении элеронов, и это ставит его на уровень промежуточного любителя. В отличие от традиционных применений Anymal в промышленной проверке, эта модель адаптирует технологию перемещения с четырьмя ногами для точных спортивных движений, демонстрируя универсальность платформы. Выводы исследований показывают, что такие системы могут поддерживать спортивное обучение, предлагая повторяющиеся сценарии игры, а также использоваться в физической реабилитации, где точность и адаптивность имеют решающее значение.

Helix сделает гуманоидные роботы лучше. Новая модель ИИ позволяет им работать с объектами, которых они никогда не видели

Дальнейшее развитие технологий поднимает вопросы о будущем спорта и взаимодействия с человеком. Интеграция AI в спортивных робототехнике открывает возможность создания новых дисциплин, в которых люди и машины будут конкурировать в равное время. Тем не менее, высокие производственные затраты, оцениваемые в 60 000 долларов США за единицу, и сложность масштабирования алгоритмов RL может ограничить доступность таких решений в ближайшие годы. Исследования Eth Zürich показывают, что миниатюризация датчиков и оптимизация программного обеспечения могут снизить затраты на 25% к 2030 году, что увеличит потенциал коммерциализации. Вдохновением для проекта были автономные беспилотники, которые используют аналогичные алгоритмы для навигации в динамических средах. Это подчеркивает конвергенцию роботизированных технологий. Повлияют ли такие инновации на развитие спортивных симуляторов и игр? Станет ли ИИ стандартом в виртуальных тренерах? Будут ли спортивные роботы революционизировать учебные академии, предлагая персонализированные сессии?

https://www.youtube.com/watch?v=2dk8dsrlhli

Источник: TechXplore, Ars Technica