Технології

Робот зі штучним інтелектом обіграв людей у керлінґ

Кьорлі на полі для керлінґу. Science Robotics, 2020

Кьорлі на полі для керлінґу. Science Robotics, 2020

Робот, якого звуть Кьорлі, обіграв дві корейські збірні з керлінґу в трьох матчах із чотирьох. Кьорлі навчили різних стратегій гри, а кожний свій наступний крок на льдяному майданчику він робив враховуючи свої попередні помилки. Щоправда, робот мав деякі привілеї, недоступні спортсменам — інженерам доводилося бігти поперед нього й підмітати кригу, щоби він не змінював траєкторію. Про Кьорлі та його перемогу вчені повідомили в статті, опублікованій у журналі Science Robotics.

Знайомтеся, Кьорлі!

Кьорлі (Curly) — розроблений інженерами з Берлінського технологічного університету триколісний робот із двома камерами та затискачем для шайб із гри в керлінґ. Одна з камер розташовується на довгій рухомій «шиї», яка може підійматися на висоту до 2 метрів та забезпечувати роботу повний огляд ігрового поля, а друга — над колесами, щоби стежити за керлінґовою шайбою. Шайба потрапляє в підковоподібний затискач, що складається з 4 коліщаток, які обертаються, може випускати її з різною силою та в різних напрямках. Штучний інтелект допомагає Кьорлі виявляти шайби та обирати силу кидку і траєкторію, з огляду на всі можливі сценарії розвитку гри. Із самого її початку робот вчиться уникати помилок, аналізуючи попередні кидки.

Чому саме керлінґ?

Робот для гри в керлінґ дійсно звучить дивно, проте, Кьорлі створили не для перемог на Олімпійських іграх. Гру для тренування можливостей робототехніки обрали не випадково, бо керлінґ вимагає і фізичного, і розумового навантаження. Це як ніби грати в шахи та одночасно забивати цвяхи. Під час гри в керлінґ гравці мають не просто по черзі забивати шайби, а й розраховувати силу і траєкторію кидку, враховуючи особливості криги на полі, захищати позиції власних шайб та одночасно заважати суперникам наближати до цілі свої.

Усе це разом — дійсно фантастичне завданнядля робототехніки — занадто багато параметрів потрібно враховувати. Спорстмени попередньо тренуються й навчаються правил гри, проте так натренувати можна і штучний інтелект. Для Кьорлі створили безліч математичних моделей можливого розвитку гри та навчили його співвідносити їх із реальним досвідом на майданчику. Тож майже так само, як гравці роблять пробний кидок шайби, щоби відчути лід, робот випробовує заздалегідь розроблені варіанти ходів.

Як Кьорлі вдалося обійти спортсменів?

Для кожної конфігурації шайб на полі є кращий хід для наступного кидка — вдарити, наприклад, по одній із шайб супротивника, щоби вибити її. Тому, щоби скоротити термін навчання Кьорлі грі, інженери розробили її цифрову симуляцію. У симуляції роботу надали сценарії, які враховують різні кидки та розташування шайб.
Але окрім можливих варіантів кидків шайби та дій суперників, необхідно було врахувати особливості льоду, його опір руху шайби та неминучі зміни покриття майданчика впродовж гри. Це були прогалини в моделюванні, які створювали значний розрив між симуляцією та реальністю. Щоби їх обійти, вчені перенесли в математичну модель невизначеності, з якими зіткнеться робот у реальній грі та виправляли їх тестовими кидками перед матчем.