Nhóm nghiên cứu do Feiyang Wu dẫn đầu tại Georgia Tech đã phát triển một bộ điều khiển toàn thân và một khung huấn luyện mới để dạy robot hình người đi trên địa hình gồ ghề. Phương pháp này tính toán nhanh hơn và ít tốn kém hơn so với các cách huấn luyện hàng đầu hiện nay, và nhóm ghi nhận bộ điều khiển hoạt động tốt cả trên một số bề mặt không có trong dữ liệu huấn luyện.
Nhóm tái suy nghĩ kỹ thuật học tăng cường theo kiểu giáo viên-học sinh: thay vì huấn luyện theo thứ tự, họ huấn luyện giáo viên và học sinh đồng thời. Giáo viên dạy dần học sinh, đồng thời vẫn tiếp tục học và học từ dữ liệu do học sinh tạo ra. Cách làm này giảm khoảng cách bắt chước khi học sinh thiếu thông tin mà giáo viên dùng.
Sau khi huấn luyện trong mô phỏng, bộ điều khiển được triển khai trên một robot vật lý trong phòng thí nghiệm của Ye Zhao. Robot đi mượt và thích ứng khi các nhà nghiên cứu gây nhiễu bằng cách đẩy hoặc kéo. Nhóm trình bày khung "Learn to Teach" tại Hội nghị Quốc tế IEEE về Robot và Tự động hóa.
Từ khó
- bộ điều khiển — phần mềm quản lý chuyển động của robotbộ điều khiển toàn thân
- huấn luyện — dạy hoặc tạo thói quen cho hệ thống hoạt động
- khung huấn luyện — một hệ thống hoặc phương pháp để tổ chức đào tạo
- giáo viên-học sinh — một cách huấn luyện có hai vai trò riêng biệt
- mô phỏng — mô hình máy tính bắt chước hành vi thực tế
- triển khai — đưa giải pháp từ thử nghiệm vào sử dụng thực tế
- gây nhiễu — tạo tác động làm hệ thống hoạt động khó khăn
- thích ứng — thay đổi để phù hợp với điều kiện mới
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Bạn nghĩ lợi ích chính khi huấn luyện giáo viên và học sinh đồng thời là gì? Hãy nêu một hoặc hai ý.
- Bạn có lo ngại gì khi dùng kết quả huấn luyện trong mô phỏng để triển khai trên robot thật? Vì sao?
- Trong thực tế, robot cần thích ứng trên địa hình gồ ghề. Bạn nghĩ robot sẽ hữu ích nhất ở lĩnh vực nào? Giải thích ngắn gọn.
