Aslında iki ayaklı insansılar geliyor olabilir ama dört ayaklılar çoktan buradalar. Laboratuvarlardalar, enerji santrallerinde ve rafinerilerde teftişler yapıyorlar, futbol oynuyorlar ve hatta – birçoğunu endişelendirecek şekilde – polis oluyorlar.
Boston Dynamics’in Spot’u, grup içinde kolayca en çok tanınanıdır, ancak pek çok yeni girişim ve araştırma kurumu kategoriye kendi yorumunu katmıştır. Kahretsin, Xiaomi bile nedense bir tane yaptı. İki ayaklıların tedarikçileri işlerini kanıtlamaya çalışırken, dört ayaklılar işi bitiriyor.
Google’ın DeepMind ekibi (kısa bir süre önce Alphabet’in kuşatma altındaki Everyday Robots ekibinin büyük bir bölümünü bünyesine kattı) sadece bir araştırma makalesi yayınladı bu makinelerin performansını ölçmek için potansiyel bir kıyaslama sisteminin ana hatlarını çiziyor. gibi bir isimle “Barkur,” departmanın başlıktan geriye doğru çalışıp çalışmadığını merak etmek gerekir.
Google Araştırması, dört ayaklıların dağları tırmanmaktan koşmaya ve zıplamaya kadar yıllar içinde başardığı çeşitli etkileyici başarılara işaret ediyor (“takla atmak yürümekten çok daha kolaydır,” bir keresinde bana bir MIT profesörü söylemişti), ancak gerçekten bir temel yok sistem etkinliğini belirlemek için.
Görsel Kaynakları: Google
Bu makinelerin hayvanlardan ilham aldığı göz önüne alındığında, araştırma ekibi, gerçek hayvanların robotik muadilleri için en iyi analog performansı sağlayacağına karar verdi. Bu, laboratuvarda bir engelli parkur kurmak ve bir köpeğin koşturması anlamına geliyordu – yukarıdaki inatçı küçük sosise bakın. Parkur, kendisine ilham veren köpeğin gösterdiğinden daha yoğun olduğunu belirttiği 5×5 metrelik bir alanda dört engelden oluşuyordu.
Performans, 0’dan 1’e kadar bir ölçekte derecelendirilir – robotun, benzer boyuttaki bir köpeğin bunu yapması için gereken 10 saniye içinde alanı başarıyla geçip geçemeyeceğini belirlemek için basit bir ikili. Çeşitli cezalar, yavaş hızlar ve parkurdaki engelleri atlama veya başarısız olma içindir. Google şu sonuca varıyor:
Ayaklı robotlar için bir kriter geliştirmenin, hayvan düzeyinde çevikliğe doğru ilerlemeyi ölçmek için önemli bir ilk adım olduğuna inanıyoruz. […] Bulgularımız, Barkour’un kolayca özelleştirilebilen zorlu bir kıyaslama olduğunu ve karşılaştırmayı çözmek için öğrenmeye dayalı yöntemimizin, çeşitli çevik düşük seviye becerileri gerçekleştirebilen tek bir düşük seviye politikasına sahip dört ayaklı bir robot sağladığını gösteriyor.
Kuruluş, Barkour’un kaçınılmaz beklenmedik olay ve donanım sorunları karşısında bile etkili bir kıyaslama olduğunu kanıtladığını söylüyor. Denemede kullanılan robot köpek, başarısızlık durumunda kendi başına ayağa kalkıp başlangıç çizgisine dönebildi.