Виртуальные роботы учатся делать трюки (инфографика, видео)

Исследователи Калифорнийского университета в Беркли и Университета Британской Колумбии создали виртуальные модели, которые могут тренироваться в рукопашном бое, паркуре и акробатике, оттачивая свои движения до совершенства, совсем как человек. Их работа может значительно повлиять на создание компьютерных игр и фильмов, пишет rb.ru.

«Актер может показать машине несколько примеров трюков, и система использует их в разных ситуациях», — объяснил Джейсон Пенг, один из авторов исследования.

Виртуальные персонажи, которых создали ученые, используют алгоритм стимулированного обучения, частично основанный на методах обучения животных.

Один алгоритм можно использовать для обучения множеству сложных трюков. Изображение: Berkeley Artificial Intelligence Research

Исследователи записали движения профессиональных акробатов и экспертов в области боевых искусств. Виртуальная модель пробует повторить эти движения и каждый раз получает одобрение, если ей это начинает удаваться. Для использования такой техники необходимо, чтобы персонаж обладал реалистичным телом и находился в мире с правильными законами физики.

С помощью алгоритма можно научить героя делать сальто или лунную походку. «Таким образом можно решить множество проблем анимации», — считает Сергей Левин, доцент Калифорнийского университета в Беркли, который также принимал участие в проекте.

Персонажи высокобюджетных компьютерных игр могут выглядеть очень реалистично, но на самом деле они всего лишь цифровые марионетки, которые действуют четко по сценарию. В геймдеве и анимации активно изучают использование программ, которые автоматически добавляют реалистичную физику персонажей. Джеймс Джейкоб, глава компании Ziva Dynamics, считает, что стимулирующее обучение позволит добавить реализма не только внешности персонажа, но и его поведению. «Раньше людям приходилось пользоваться более простыми методами, — рассказал он. — Сейчас же мы обучаем цифровую модель понимать движения человека или существа. Мы направляем ее и учим адаптироваться к окружению».

Трюки даются не сразу. Изображение: Berkeley Artificial Intelligence Research

Этот метод может пригодиться не только в индустрии кино и игр — с помощью симуляции трюкам могут поучиться и настоящие роботы. Например, можно сначала научить робота собирать стол в виртуальном пространстве, чтобы потом он попробовал свои силы в реальном мире.

Левин считает, что в конечном счете роботы смогут даже научить людей новым трюкам. «Если кто-нибудь захочет сделать трюк, который никто еще никогда не пробовал, можно испытать его в виртуальном пространстве и, быть может, в итоге получится что-нибудь интересное», — прокомментировал ученый.

Источник