Robotar har förvandlat många industrier, främst tillverkning 1, och har makten att leverera enorma fördelar för samhället, såsom i sökning och räddning 2, katastrofinsats 3, hälso-och sjukvård 4 och transport 5. De är också ovärderliga verktyg för vetenskaplig undersökning i miljöer otillgängliga för människor, från avlägsna planeter 6 till djupa oceaner 7. Ett stort hinder för deras utbredda införande i mer komplexa miljöer utanför fabriker är deras bräcklighet 6, 8. Medan djur snabbt kan anpassa sig till skador, nuvarande robotar kan inte "tänka utanför lådan" för att hitta en kompenserande beteende när de skadas: de är begränsade till sina fördefinierade självkännande förmågor, kan diagnostisera endast förväntade fellägen 9, och kräver en förprogrammerad beredskapsplan för varje typ av potentiella skador, en ogenomförbarhet för komplexa robotar 6, 8. En lovande strategi för att minska robot bräcklighet innebär att ha robotar lära sig lämpliga beteenden som svar på skador 10,11, men nuvarande tekniker är långsamma även med små, begränsade sökområden 12. Här introducerar vi en intelligent test-och-terroralgoritm som gör det möjligt för robotar att anpassa sig till skador på mindre än två minuter i stora sökområden utan att kräva självdiagnos eller fördefinierade beredskapsplaner. Innan roboten används använder den en ny teknik för att skapa en detaljerad karta över utrymmet för högpresterande beteenden. Denna karta representerar robotens förkunskaper om vilka beteenden den kan utföra och deras värde. När roboten skadas använder den denna förkunskap för att vägleda en test-och-terror inlärningsalgoritm som utför intelligenta experiment för att snabbt upptäcka ett beteende som kompenserar för skadan. Experiment visar lyckade anpassningar för en benskadad robot på fem olika sätt, inklusive skadade, brutna och saknade ben, och för en robotarm med leder brutna på 14 olika sätt. Denna nya algoritm kommer att möjliggöra mer robusta, effektiva, autonoma robotar, och kan sprida ljus över de principer som djur använder för att anpassa sig till skador. Nuvarande skadeåterhämtning i utplacerade robotar innebär vanligtvis två faser: självdiagnos, följt av val av den bästa pre-designade beredskapsplanen 9.13-15. Sådana självdiagnos robotar är dyra, eftersom självövervakning sensorer är dyra, och är svåra att utforma, eftersom robot ingenjörer inte kan förutse varje möjlig situation: detta tillvägagångssätt misslyckas ofta antingen eftersom diagnosen är felaktig 13, 14 eller eftersom en lämplig beredskapsplan inte tillhandahålls 15. Djur som skadats reagerar annorlunda (se bild). 1a ): de lär sig genom försök och fel hur man kompenserar för skador (till exempel, lärande som haltar minimerar smärta) 16, 17. På samma sätt kan test-och-terrorlärande algoritmer göra det möjligt för robotar att kreativt upptäcka kompensatoriska beteenden utan att begränsas till deras designers antaganden om hur skador kan uppstå och hur man kompenserar för varje typ av skada. Men, state-of-the-art lärande algoritmer är opraktiska på grund av "" förbannelsen av dimensionalitet"" 12 : de snabbaste algoritmer, från fält som förstärkning lärande 12 och modulära robotik 10,11, beror på mänskliga demonstrationer 12 eller ta 15 min eller mer även för relativt små sökområden ( till exempel, 6-12 parametrar, kräver 15-30 min 10,11 ). Algoritmer utan dessa begränsningar tar flera timmar 12. Skadeåterhämtning skulle vara mycket mer praktiskt och effektivt om robotar anpassade lika kreativt och snabbt som djur gör (t.ex. på mindre än 2 minuter) i större sökområden och utan dyra, självdiagnossensorer. Här visar vi att snabb anpassning kan uppnås genom att styra en intelligent test-och-terror inlärningsalgoritm med en automatiskt genererad, förhandsberäknad beteende-prestanda karta som förutsäger prestanda av tusentals olika beteenden (kompletterande Video 1). Aktuella inlärningsalgoritmer börjar antingen utan kunskap om sökområdet 12 eller med minimal kunskap från några mänskliga demonstrationer 12, 18. Vår hypotes är att djur förstår utrymmet för möjliga beteenden och deras värde från tidigare erfarenhet 19, och att djur anpassar sig genom att intelligent välja tester som validerar eller ogiltigförklara hela familjer av lovande kompenserande beteenden. Den viktigaste insikten här är att robotar kan göra samma sak. Våra robotar lagrar kunskap från tidigare erfarenheter i form av en karta över beteende-prestanda utrymme. Vägledd av denna karta testar en skadad robot olika typer av beteenden som förutspås fungera bra och uppdaterar sina uppskattningar av hur dessa typer av beteenden fungerar. Processen slutar när roboten förutspår att det mest effektiva beteendet redan har upptäckts. Ett viktigt antagande är att information om många olika beteenden hos den oskadade roboten fortfarande kommer att vara användbar efter skador, eftersom vissa av dessa beteenden fortfarande kommer att fungera trots skadan. Resultaten av våra experiment stödjer detta antagande för alla typer av skador vi testat, vilket avslöjar att en robot snabbt kan upptäcka ett sätt att kompensera för skador (t.ex.Fig. 1c ) utan en detaljerad mekanistisk förståelse av dess orsak, som sker med djur. Vi kallar detta tillvägagångssätt "Intelligent rättegång och fel" (IT&E) (se bild. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Beteende-prestandakartan skapas med hjälp av en ny algoritm och en simulering av roboten, som kan vara antingen en standard fysiksimulator eller automatiskt upptäckt 14. Robotens designers behöver bara beskriva dimensionerna av utrymmet för möjliga beteenden och en prestandamått. Till exempel kan gånggångar beskrivas med hur mycket varje ben berör marken (ett beteendemått) och hastighet (ett prestationsmått). Ett alternativt beteendemått kan vara den procentandel av tiden som en robots överkropp har positiva stignings-, rull- och girningsvinklar. För grepp kan prestanda mätas med mängden ytkontakt, och det har visats att 90 % av de effektiva poserna för den 21-gradiga mänskliga handen kan fångas upp av ett tredimensionellt beteendeutrymme som beskriver de viktigaste komponenterna i sätt på vilka handpositioner ofta varierar 20. För att fylla i beteende-prestandakartan söker en optimeringsalgoritm samtidigt efter en högpresterande lösning vid varje punkt i beteendeutrymmet ( Bild. 2a, b och utvidgade uppgifter bild 1 )............................................................................................................... Detta steg kräver att miljontals beteenden simuleras, men måste utföras endast en gång per robotdesign före installation (kompletterande metoder). Ett lågt förtroende tilldelas den förväntade prestandan hos beteenden som lagras i denna beteende-prestandakarta eftersom de inte har prövats i verkligheten ( Bild. 2b och utökade uppgifter bild 1 )............................................................................................................... Under robotens uppdrag, om prestandan sjunker under en användardefinierad tröskel (beroende antingen på skada eller på en annan miljö), roboten
I algoritmen Intelligent Trial and Error (IT&E) REF skapas en prestandakarta av MAP-Elite på en uppgift och återanvänds sedan för att hitta en snabb anpassning till en annan uppgift.
Robots that can adapt like animals
{'venue': 'Nature', 'journal': 'Nature', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Biology']}