Der Mini-Bot von Google DeepMind meistert Fußball durch verstärkendes Lernen

Google DeepMind hat Miniroboter mithilfe von Reinforcement Learning darauf trainiert, sich auf einem Spielfeld zurechtzufinden und Tore zu erzielen, und übertrifft damit vorprogrammierte Maschinen. Diese autonomen Roboter, 51 cm groß und 3,5 kg schwer, wurden im OP3 Soccer-Projekt vom DeepMind-Team nach einem Versuch-und-Irrtum-Ansatz trainiert. Die Roboter erlernen vorteilhafte Techniken und Bewegungen, die unerwartet oder kontraintuitiv sein können, wie zum Beispiel das Drehen an der Fußecke, um sich zu drehen, was in einem vorprogrammierten Ansatz schwer zu programmieren wäre.

Les mini-robots de Google DeepMind maîtrisent le football grâce à l'apprentissage par renforcement

Google DeepMind-Mini-Bots meistern Fußball mithilfe von Reinforcement Learning

Dans une avancée remarquable en matière d'intelligence artificielle, des chercheurs de Google DeepMind ont utilisé la technique d'apprentissage par renforcement pour entraîner des mini-robots à jouer au football avec un niveau de compétence exceptionnel, surpassant même les machines préprogrammées.

In einem bemerkenswerten Durchbruch in der künstlichen Intelligenz haben Forscher von Google DeepMind die Technik des Reinforcement Learning genutzt, um Minirobotern beizubringen, mit außergewöhnlichen Fähigkeiten Fußball zu spielen, die sogar vorprogrammierte Maschinen übertreffen.

Ces minuscules footballeurs de 51 cm de haut et de 3,5 kg, fabriqués par Robotis, sont équipés de 20 articulations et fonctionnent de manière entièrement autonome. Ils sont capables d'effectuer une gamme complète de mouvements, notamment courir, marcher, esquiver les adversaires, tomber, se relever, tirer et marquer des buts.

Die winzigen Fußballer von Robotis, 51 cm groß und 3,5 kg schwer, sind mit 20 Gelenken ausgestattet und funktionieren völlig autonom. Sie sind in der Lage, eine ganze Reihe von Bewegungen auszuführen, darunter Laufen, Gehen, Gegnern ausweichen, fallen, aufstehen, schießen und Tore schießen.

Au lieu de reposer sur une base de données préprogrammée, les algorithmes qui contrôlent ces robots apprennent par eux-mêmes les actions appropriées dans chaque situation par essais et erreurs. Cet apprentissage par renforcement permet aux robots d'explorer diverses techniques et mouvements sans instructions spécifiques.

Anstatt sich auf eine vorprogrammierte Datenbank zu verlassen, lernen die Algorithmen, die diese Roboter steuern, durch Versuch und Irrtum die entsprechenden Aktionen in jeder Situation. Dieses verstärkende Lernen ermöglicht es Robotern, verschiedene Techniken und Bewegungen ohne spezifische Anweisungen zu erforschen.

"Cette approche permet à l'algorithme de découvrir des stratégies et des mouvements efficaces qui peuvent être inattendus, voire contre-intuitifs", ont écrit les auteurs de l'étude publiée dans la revue Science Robotics d'avril 2024. "Par exemple, le robot s'est retourné en pivotant sur le coin d'un pied, une manœuvre difficile à coder mais plus efficace qu'une approche traditionnelle."

„Dieser Ansatz ermöglicht es dem Algorithmus, effektive Strategien und Bewegungen zu entdecken, die unerwartet oder sogar kontraintuitiv sein können“, schrieben die Autoren der im April 2024 in der Fachzeitschrift Science Robotics veröffentlichten Studie. „Zum Beispiel drehte sich der Roboter um, indem er sich an der Ecke drehte.“ einen Fuß, ein Manöver, das schwer zu programmieren ist, aber effektiver als ein herkömmlicher Ansatz.“

Cependant, l'apprentissage par renforcement est un processus chronophage. Contrairement aux humains qui peuvent comprendre rapidement les actions appropriées, les algorithmes doivent tâtonner pendant de longues périodes pour apprendre. De plus, l'entraînement est spécifique à une tâche particulière, ce qui signifie que les robots ne peuvent pas transférer les compétences acquises au football à d'autres domaines.

Allerdings ist Reinforcement Learning ein zeitaufwändiger Prozess. Im Gegensatz zu Menschen, die geeignete Maßnahmen schnell verstehen können, müssen Algorithmen zum Lernen lange Versuche und Irrtümer durchlaufen. Darüber hinaus ist das Training aufgabenspezifisch, sodass Roboter die im Fußball erlernten Fähigkeiten nicht auf andere Bereiche übertragen können.

Malgré ces limitations, la capacité des mini-robots de Google DeepMind à maîtriser une tâche complexe comme le football met en évidence le potentiel transformationnel de l'apprentissage par renforcement dans le développement de machines intelligentes.

Trotz dieser Einschränkungen unterstreicht die Fähigkeit der Mini-Bots von Google DeepMind, eine komplexe Aufgabe wie Fußball zu meistern, das transformative Potenzial des Reinforcement Learning bei der Entwicklung intelligenter Maschinen.

L'apprentissage par renforcement : une révolution dans l'IA

Reinforcement Learning: eine Revolution in der KI

L'apprentissage par renforcement est une approche d'apprentissage automatique qui permet aux agents d'apprendre à prendre des décisions optimales dans des environnements dynamiques et complexes. Contrairement à l'apprentissage supervisé, où les algorithmes sont entraînés sur des données étiquetées, l'apprentissage par renforcement utilise un système de récompense et de punition pour guider l'apprentissage.

Reinforcement Learning ist ein maschineller Lernansatz, der es Agenten ermöglicht, zu lernen, in dynamischen und komplexen Umgebungen optimale Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem Algorithmen anhand gekennzeichneter Daten trainiert werden, nutzt Reinforcement Learning ein System aus Belohnung und Bestrafung, um das Lernen zu leiten.

Dans le cas des mini-robots de Google DeepMind, les algorithmes ont reçu des récompenses pour les actions qui les rapprochaient de l'objectif de marquer des buts, et des punitions pour les erreurs. Ce mécanisme de rétroaction a permis aux algorithmes d'améliorer progressivement leurs performances, en apprenant les mouvements et les stratégies les plus efficaces.

Im Fall der Mini-Roboter von Google DeepMind erhielten die Algorithmen Belohnungen für Aktionen, die sie dem Ziel, Tore zu erzielen, näher brachten, und Strafen für Fehler. Dieser Feedback-Mechanismus ermöglichte es den Algorithmen, ihre Leistung schrittweise zu verbessern und die effektivsten Bewegungen und Strategien zu erlernen.

Les applications de l'apprentissage par renforcement

Anwendungen des verstärkenden Lernens

L'apprentissage par renforcement a un large éventail d'applications potentielles, notamment :

Reinforcement Learning hat ein breites Spektrum potenzieller Anwendungen, darunter:

• Robotique : Améliorer la navigation, la manipulation d'objets et l'interaction des robots avec leur environnement.
• Jeux : Créer des adversaires IA plus intelligents et des expériences de jeu plus immersives.
• Finances : Optimiser les stratégies de trading et de gestion de portefeuille.
• Santé : Personnaliser les traitements médicaux et optimiser les plans de soins.
• Transport : Améliorer l'efficacité des systèmes de transport et réduire les embouteillages.

L'avenir de l'apprentissage par renforcement

Robotik: Verbessern Sie die Navigation, Objektmanipulation und Interaktion von Robotern mit ihrer Umgebung. Gaming: Erstellen Sie intelligentere KI-Gegner und immersivere Spielerlebnisse. Finanzen: Optimieren Sie Handels- und Portfoliomanagementstrategien. Gesundheitswesen: Personalisieren Sie medizinische Behandlungen und optimieren Sie Pflegepläne die Effizienz von Transportsystemen verbessern und Verkehrsstaus reduzieren. Die Zukunft des verstärkenden Lernens

Alors que les techniques d'apprentissage par renforcement continuent de progresser, on s'attend à ce qu'elles jouent un rôle croissant dans le développement de systèmes d'IA plus intelligents et plus capables. Les robots autonomes, les voitures auto-conduites et les systèmes d'IA conversationnels ne sont que quelques-unes des technologies qui pourraient bénéficier des avancées de l'apprentissage par renforcement.

Da die Techniken des verstärkenden Lernens immer weiter voranschreiten, wird erwartet, dass sie eine zunehmende Rolle bei der Entwicklung intelligenterer und leistungsfähigerer KI-Systeme spielen werden. Autonome Roboter, selbstfahrende Autos und dialogorientierte KI-Systeme sind nur einige der Technologien, die von Fortschritten beim Reinforcement Learning profitieren könnten.

L'apprentissage par renforcement a le potentiel de transformer de nombreux secteurs, de la fabrication à la finance, en permettant aux machines d'apprendre des tâches complexes et de prendre des décisions en temps réel. Les mini-robots de Google DeepMind qui maîtrisent le football constituent un témoignage éloquent du pouvoir de cette technologie révolutionnaire.

Reinforcement Learning hat das Potenzial, viele Branchen, von der Fertigung bis zum Finanzwesen, zu verändern, indem es Maschinen in die Lage versetzt, komplexe Aufgaben zu erlernen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Die Mini-Bots von Google DeepMind, die den Fußball beherrschen, sind ein eindrucksvoller Beweis für die Leistungsfähigkeit dieser revolutionären Technologie.