2025-07-24 11:15:23 +0100
Ученые из MIT разработали новую систему искусственного интеллекта, способную самостоятельно обучать роботов управлению, используя всего лишь одну камеру. Это открытие обещает революционизировать подходы к обучению и управлению роботами.
Система ИИ, созданная учеными из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT (CSAIL), позволяет роботам обучаться перемещаться и контролировать свои тела, полагаясь только на одну камеру и визуальные данные. Этот метод заменяет необходимость в датчиках или сложном программировании, позволяя роботам учиться через наблюдение.
По данным, опубликованным в журнале Nature в прошлом месяце, этот подход представляет собой новый метод обучения роботов. Вместо использования детализированных физических моделей или сложных датчиков, ИИ обучается реагировать на команды просто наблюдая за тем, как робот перемещается. Ключевым тут является система под названием «Neural Jacobian Fields» (NJF), которая создает визуальную модель движений робота — карту, показывающую, как видимые 3D точки на роботе соотносятся с его внутренними моторами.
Сизе Лестер Ли, аспирант MIT и главный исследователь, отметил: «Система придает роботам своего рода осознание собственного тела. Это работа указывает на переход от программирования к обучению роботов. В будущем мы можем просто показывать роботу задачу и позволять ему научиться выполнять её самостоятельно». Он добавил: «Подумайте о том, как вы учитесь управлять своими пальцами: вы шевелите, наблюдаете, адаптируетесь. Наша система делает то же самое — она экспериментирует с случайными действиями и выясняет, какие управляющие механизмы движут частями робота.
Для тренировки модели робот выполняет случайные движения, в то время как несколько камер фиксируют происходящее. Система не требует предварительных знаний о дизайне робота, она обучается, связывая свои управляющие сигналы с тем, как движется его тело.
После завершения этапа обучения робот может работать в реальном времени, используя только одну стандартную камеру. Он способен следить за собой, принимать решения и быстро реагировать — выполняя процессы на скорости около 12 циклов в секунду. Это быстрее и практичнее, чем многие традиционные системы, используемые для софт-роботов.
Исследователи MIT полагают, что этот подход однажды может быть использован в реальных условиях, таких как сельское хозяйство, строительство или в динамичных средах, без необходимости в тяжелых датчиках или специальном программировании.
