Robot uczy się grać w cornhole dzięki AI: Gemini 4 Argon od Google DeepMind

Krótki opis

Robot humanoidalny od Google DeepMind, wspomagany przez model AI Gemini 4 Argon, samodzielnie uczy się gry w cornhole, analizując błędy i doskonaląc swoje ruchy zarówno w symulacji, jak i w świecie rzeczywistym.

Opis

Film prezentuje eksperyment Google DeepMind, w którym humanoidalny robot uczy się gry w cornhole (rzucanie woreczkami do celu) dzięki modelowi AI Gemini 4 Argon. Proces nauki jest wieloetapowy i bazuje na samodzielnym uczeniu się robota. Robot najpierw obserwuje człowieka wykonującego zadanie, a następnie mapuje te ruchy na własne stawy i kończyny. Następnie tworzy symulację fizyczną swojego ciała i planszy, by w środowisku wirtualnym trenować rzut, dostosowując swoją postawę i zamach. Po treningu w symulacji, robot przechodzi do świata rzeczywistego, gdzie wykonuje rzuty i analizuje każdą próbę, by poprawiać celność. Dzięki temu był w stanie trafić siedem razy z rzędu. Eksperyment pokazuje, że roboty wyposażone w wirtualne środowisko i własnego agenta AI mogą uczyć się nowych zadań, ucząc się na błędach i poprawiając swoje działania, co otwiera drogę do przyszłości automatyzacji, gdzie roboty będą w stanie samodzielnie doskonalić zlecone im zadania.

Źródło