Рефлексия модели

Робоногу научили понимать свое строение и искать оптимальные движения
Американские инженеры разработали алгоритм машинного обучения, позволяющий ноге робота самостоятельно определять свою структуру и свойства окружающей среды, а также использовать эти данные для вырабатывания оптимальных движений. В качестве примера авторы показали, как робот с помощью обучения с подкреплением научился двигать ногой конвейерную ленту. Статья с описанием алгоритма и экспериментов опубликована в журнале Nature Machine Intelligence.

Специалисты создали робота, который создаёт модель строения собственного =тела=, исходя из опыта движений.