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深層強化学習を使用し、人間の3D二足歩行をリアルにシミュレートする論文が登場。サッカードリブルや動的障害物を通り抜ける能力も再現

階層的な深層強化学習(Hierarchical Deep Reinforcement Learning)という人工知能の学習技法を使用して、人間の3D二足歩行を再現、動的な移動スキルを実証した論文が公開されました(PDF)。

学習後、低レベルのコントローラでは、歩く、走る、坂を登る、坂を降る、回転、など物理学を基礎としたリアルな運動能力がシミュレートされ、高レベルのコントローラでは、サッカーボールを目標位置にドリブルしたり、静的または動的な障害物を通り抜け地形ナビゲートする能力などがシミュレートされます。

本論文は、ブリティッシュコロンビア大学、シンガポール国立大学に属するXue Bin Peng氏、Glen Berseth氏、KangKang Yin氏、Michiel van de Panne氏によって執筆されました。

論文はこちら(PDF)。

 

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