Az ETH Zürich kutatói legújabb projektjükben egy négylábú robotot tanítottak meg tollaslabdázni, hogy ezzel fejlesszék annak mozgáskoordinációját és alkalmazkodóképességét. A kutatás célja nem csupán a sportbeli teljesítmény volt, hanem az is, hogy demonstrálják: a robotok komplex mozgásformák elsajátítására is képesek lehetnek, ha teljes testmozgásra épülő tanulási módszereket alkalmaznak, ahelyett hogy azokat lépésenként bontanák le. Ez az eljárás új távlatokat nyithat a robotikus tréningekben és a gyakorlati alkalmazásokban egyaránt.
A kutatás során a standard ANYmal-D robotot szerelték fel egy DynaArm karral, és egy meglehetősen általános megerősítéses tanulási modell segítségével oktatták, minimális szoftveres vagy hardveres testreszabás mellett. A robot kizárólag saját beépített sztereó kameráját használta a tollaslabda követésére. A mozgások gyakorlása az Nvidia Isaac Gym virtuális szimulátorában zajlott, körülbelül 7500 iteráción keresztül, közel öt órányi tanulás során, egy RTX 2080 Ti grafikus kártyával.
A tréning eredményeként a robot képes lett önállóan végrehajtani összetett mozdulatokat - kezdőlépéseket, hátralendítéseket, ütéseket, futást és visszaállást - anélkül, hogy ezeket egyenként betáplálták volna neki. Még a labda sebességét is érzékelni tudta, és ahhoz igazította mozgását, adott esetben például gyors galoppozással ért a megfelelő helyre, hogy időben vissza tudja ütni a tollast.
Ez az innovatív kísérlet újabb példája annak, hogy a robotika miként lép túl az ipari felhasználáson és a szórakoztató célokon. Az ANYbotics által fejlesztett ANYmal-D eredetileg ipari ellenőrzésekre és veszélyhelyzetek kezelésére készült, és már bizonyította helytállását különféle terepeken - lépcsőkön, barlangokban, sárban, hóban vagy akár árvízben is. A cég következő modellje, az ANYmal-X, már veszélyesebb környezetekre is minősítve lesz, például vegyipari alkalmazási módokra. A tollaslabda most újabb mérföldkő a fejlesztések sorában, amely ismét bizonyítja a négylábú robotok sokoldalúságát.
