Aprendizaje de refuerzo El aprendizaje sin duda sería un enfoque viable. Han surgido algunos trabajos del grupo de investigación de Stanford por investigadores distinguidos como Andrew Ng sobre este mismo tema. Usando el aprendizaje de refuerzo, el robot aprendería gradualmente a caminar por diferentes terrenos de la misma manera que los animales aprenden, obteniendo recompensas y castigos.
Curiosamente, Boston Dynamics, que podría decirse que es el líder mundial en robótica en terrenos desafiantes, no utiliza el aprendizaje automático en lo que yo sé. Basan sus robots en la física de la locomoción y han logrado algunos resultados muy impresionantes. Construyen sus modelos de locomoción observando cómo se mueven los animales y los insectos en la naturaleza.
Sospecho que los robots más ágiles de las próximas décadas utilizarán una combinación de estos dos enfoques.
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