Osiągnięcie elastycznych i skoordynowanych ruchów całego ciała pozostaje poważnym problemem dla robotów humanoidalnych ze względu na niespójność dynamiki między symulacją a światem rzeczywistym. Tymczasem roboty podobne do człowieka mają maksymalny potencjał integracji z ludzką cywilizacją ze względu na podobieństwo ich ciał z ludzkimi. Istniejące podejście do nauczania ruchów robotów jest powolne i nieskuteczne. Ale istnieje rozwiązanie.
Obiecująca technologia ograniczenia niezdarności robotów została zaprezentowana przez naukowców z Nvidia i University of Carnegie – Mellon (Carnegie Mellon University). Technologia ASAP (symulacja alangowa i rzeczywista fizyka), zaprojektowana do łączenia modelowania i fizyki rzeczywistego świata, okazała się dość skuteczna w zmniejszaniu niespójności w ruchach robotów.
ASAP Technology działa w dwóch etapach. Na pierwszym etapie model zachowania jest badany na podstawie filmów z udziałem prawdziwych sportowców – piłkarzy, koszykarzy, baseballistów i innych, na przykład z udziałem Cristiano Ronaldo. Na drugim etapie roboty powtarzają ruch na podstawie symulacji, a czujniki rejestrują, co się dzieje. Następnie przeprowadzono porównanie symulacji i jej rozwoju przez roboty w świecie rzeczywistym. Wszystko to sprowadza się do bardziej subtelnego ustawienia symulacji, która ostatecznie upraszcza trening robotów do eleganckich ruchów w świecie fizycznym.
Według naukowców technologia ASAP pozwala w przybliżeniu zmniejszyć częstotliwość błędów podczas nauczania robotów ruchów ludzi. Pełny artykuł o pracy jest publikowany na stronie ARXIV i jest bezpłatnie dostępny pod linkiem.
