Двоногий гуманоїд впевнено долав гравій, пісок, схили та слизькі ділянки. Він не бачив цих перешкод під час симуляції. Успіх зумовив новий метод від науковців з Технологічного інституту Джорджії. Він демонструє вражаючу адаптивність машини до непередбачуваних умов.
Підхід отримав назву «Learn to Teach». Дослідники вдосконалили класичну модель «вчитель-учень». У звичній схемі вчитель спочатку отримує доступ до детальних даних симуляції, а вже згодом ці знання передають учню, який керує реальним механізмом.
Фейянг Ву, провідний розробник, вказує на суттєві недоліки стандартного процесу:
- Послідовне навчання вимагає надто багато часу.
- Значна частка зібраних даних втрачається марно.
Натомість новий метод дозволяє обом агентам тренуватися одночасно. Це значно скорочує витрати обчислювальних ресурсів на дорогому обладнанні. Робот самостійно коригував ходу, коли дослідники його штовхали чи тягнули, демонструючи стійкість.
Проєкт вже презентували на конференції ICRA. Автори переконані, що розробку можна ефективно адаптувати для виконання інших завдань та роботи з іншими типами пристроїв, окрім звичайної ходьби.