スイス、チューリッヒ - チューリッヒ工科大学とScience Roboticsの研究者は、繰り返し試行を通じて意思決定を改善するAIの一種である強化学習を使用するバドミントンロボットを開発しました。
ロボットは試行錯誤を通じてより良い意思決定を学びます。 AI技術は、視覚、動き、手の制御を組み合わせることで、ロボットが「シャトルコック」を追跡し、正確に打つことを可能にします。
現実世界のカメラデータでトレーニングされたノイズ検出モデルは、ロボットの一貫したパフォーマンスを保証します。 研究チームのメンバーであるYuntao Ma氏は、「ロボットの動きを知覚の質と等しくするノイズ検出モデルを提示しました。これにより、強化学習アルゴリズムは、ロボットの機敏な動きと信頼性の高い知覚を自動的にバランスさせることができました」と述べています。