Автор: 
Международная группа учёных разработала алгоритм машинного обучения с использованием компьютерного зрения, который позволил роботизированным собакам стать автономными. Новый алгоритм научил робопсов самостоятельно принимать решения, чтобы преодолевать различные препятствия, стоящие на их пути, такие как возвышенности или завалы. Подробные результаты работы опубликованы на сайте.
Разработанный алгоритм позволяет роботам-собакам принимать самостоятельные решения для эффективного достижения целей, поставленных перед ними, применяя простую систему вознаграждения. Чтобы добиться такого результата, с помощью компьютерной модели был улучшен ранее созданный алгоритм, у которого сделали открытый исходный код. Далее новый алгоритм перенесли в роботов-собак и начали процесс обучения, в котором роботы пытались передвигаться удобными для них способами, получая вознаграждение в зависимости от степени правильности принятого решения. Применение такого алгоритма позволяет сделать робопсов эффективнее, не используя справочные данные.
Роботизированные собаки с улучшенным алгоритмом принимали решение на основе собственного анализа окружающей среды. Благодаря такому анализу они преодолевали препятствия, превышающие их по длине и высоте в 1.5 раза, проползали под завалами и проскальзывали в щели, которые были тоньше ширины робопсов. Исследования хотят продолжить и усовершенствовать, добавив реальные данные в моделируемую среду, выведя полученный алгоритм на более высокий уровень автономности.
