Нейромережеві персонажі навчилися складних рухів по відео з YouTube
Група розробників з Лабораторії досліджень в області штучного інтелекту Каліфорнійського університету в Берклі та Університету Британської Колумбії представила алгоритм DeepMimic, що дозволяє навчати нейромережевих віртуальних персонажів складним рухам, що здійснюються людьми по відео з YouTube.
Cистема cпочатку отримує ролик, на якому людина виконує необхідну дію, наприклад, зворотне сальто, і розроблений раніше алгоритм створює для кожного кадру відповідну об’ємну модель тіла людини в такій же позі. Оскільки алгоритм створює модель для кожного кадру окремо, послідовність цих моделей потім обробляє ще один алгоритм, який стежить за узгодженістю кадрів за часом і усуває виниклі артефакти. Це дозволяє зробити рухи нейромережевого персонажа плавними.
Дослідники вирішили продемонстрували перевагу такого підходу, навчивши алгоритм не на спеціально підготовлених відеозаписах, а на реальних роликах з YouTube. На демонстраційному відео видно, що нейромережа навчилася повторювати досить складні рухи.
До того ж того, розробники показали, що алгоритм може проявляти варіативність, зокрема підлаштовуватися під зміну будови віртуального персонажа. Як приклад вони поміняли його будову та зробили його схожим на людиноподібного робота Atlas.
Також алгоритм здатний адаптуватися під навколишнє середовище і виконувати ті ж самі дії, рухаючись по складному рельєфу з ямами та іншими перешкодами.
Раніше вчені розробили нейромережу, здатну передбачати зріст та інтелектуальні можливості людини за ДНК