ANYmal, robotul patruped realizat de către cercetătorii de la ETH Zurich era capabil să se deplaseze cu ușurință pe traseele turistice din munții elvețieni. Acum, cu ajutorul inteligenței artificiale robotul a căpătat noi abilități și se dovedește destul de bine pregătit pentru parkour, un sport foarte popular, care se bazează pe folosirea unor mișcări atletice pentru a depăși fără probleme obstacolele din mediul urban.Pentru a-l învăța pe ANYmal aceste noi abilități, două echipe, ambele din grupul condus de profesorul Marco Hutter de la Departamentul de Inginerie Mecanică și a Proceselor la ETH Zurich, au urmat abordări diferite. „Înainte de începerea proiectului, câțiva dintre colegii mei cercetători credeau că roboții cu picioare au atins deja limitele potențialului lor de dezvoltare, dar eu aveam o altă părere. De fapt, eram sigur că se puteau face mult mai mult. cu mecanica roboților cu picioare.” a declarat Nikita Rudin, doctorand la ETH și membru al uneia dintre echipele de cercetători. Fiind un pasionat practicant de parkour, Rudin și-a propus să depășească limitele a ceea ce ar putea face deja ANYmal. A reușit, folosindu-se de inteligența artificială pentru a-i ”preda” noi abilități robotului patruped. Acum ANYmal poate depăși obstacole și poate efectua manevre dinamice pentru a trece peste ele. Practic ANYmal a învățat așa cum ar face un copil – prin încercare și eroare. Acum, atunci când i se prezintă un obstacol, ANYmal își folosește camera și rețeaua neuronală artificială pentru a determina cu ce fel de obstacol se confruntă. Apoi efectuează mișcări care îl pot ajuta să reușească, pe baza antrenamentului său anterior.
Pregătirea lui ANYmal pentru exact acest tip de aplicație a fost și scopul celuilalt grup, condus de doctorandul ETH Fabian Jenelten. Dar, în acest caz loc să se bazeze doar pe inteligența artificial, Jenelten a combinat-o cu o abordare încercată și testată, utilizată în ingineria controlului, cunoscută sub numele de control bazat pe model. Aceasta oferă o modalitate mai ușoară de a preda robotului manevre precise, cum ar fi cum să recunoască și să treacă peste golurile și adânciturile din grămezile de moloz. La rândul său, învățarea automată ajută robotul să stăpânească modelele de mișcare pe care apoi le poate aplica în mod flexibil în situații neașteptate. „Combinarea ambelor abordări ne permite să profităm la maximum de ANYmal”, a arătat Jenelten.
Drept urmare, robotul patruped este acum mai bun în a câștiga o poziție sigură pe suprafețe alunecoase sau bolovani instabili. ANYmal urmează să fie folosit în curând și pe șantierele de construcții sau oriunde este prea periculos pentru oameni — de exemplu, pentru a inspecta o casă prăbușită într-o zonă afectată de un dezastru.
