The work, called DeepLoco, offers an alternative way to animate human movement in games and film instead of the current method which makes use of actors and motion capture cameras or animators. DeepLoco allows characters to automatically move in ways that are both realistic and attentive to their surroundings and goals. In the future, two or four-legged robots could learn to navigate through their environment without needing to hand-code the appropriate rules.

Using Michiel van de Panne’s algorithm, simulated characters have learned to walk along a narrow path without falling off, to avoid running into people or other moving obstacles, and even to dribble a soccer ball towards a goal. The method makes advanced use of deep reinforcement learning, a type of machine learning algorithm in which experience is gained through trial and error and is informed by rewards. Over time, the system progressively identifies better actions to take in given situations.

Ro: Personajele computerizate și într-un final roboții pot învăța abilități motorii complexe precum mersul pe jos și alergare în mod empiric, mulțumită unui algoritm dezvoltat de un cercetător de la Universitatea din Columbia Britanică.

Lucrarea, denumită DeepLoco, oferă o alternativă la modurile existente de a anima mișcările umane în jocuri și filme, care utilizează actori și camere pentru a captura mișcarea sau animatori. DeepLoco permite personajelor să se miște automat fiind în același timp realiste și atente la împrejurimi și obiective. În viitor, roboții cu două sau patru picioare vor putea naviga în mediu fără a programa explicit regulile necesare.

Folosing algoritmul dezvoltat de Michiel van de Panne, personajele simulate au învățat să urmeze un drum îngust fără a cădea, să evite ciocnirile cu oameni sau alte obstacole și chiar să dribleze o minge către un loc. Metoda folosește metode de învățare intensivă prin consolidare, un tip de învățare mecanică prin care experiența este obținută prin încercări și erori și este întărită prin recompensare. În timp, sistemul reușește progresiv să identifice acțiune mai bune pe care să le facă în anumite situații.

Source (University of British Columbia. “Breakthrough software teaches computer characters to walk, run, even play soccer.” ScienceDaily. ScienceDaily, 31 July 2017.)