Роботы уже способны передвигаться без карт, однако большинство из них пока не слишком хорошо справляются с этой задачей – они несколько раз проходят по одному маршруту и могут упасть, столкнувшись с неожиданным препятствием.
У Facebook есть перспективное решение этой проблемы – в компании разработали обучающийся алгоритм, который не только в 99,9% случаев достигает пункта назначения без карты, но и всего лишь на 3% отклоняется от идеального маршрута. Технологию назвали DD-PPO (Decentrialized Distributed Proximal Policy Optimization), для ее работы требуется всего лишь стандартная видеокамера с сенсором глубины, модуль GPS и компас.
Одним из непростых аспектов проекта стало внедрение метода обучения, который можно масштабировать и синхронизировать даже при большой нагрузке – нередко подобные разработки осложняются ограниченными вычислительными ресурсами. Инженеры Facebook обучали виртуального агента навигации между двух точек в течение 80 лет в человеческом эквиваленте, около 2,5 миллиардов шагов. В результате удалось получить алгоритм, который в закрытом помещении выбирает нужное направление на развилке, а в случае неправильного решения быстро осознает ошибку. В Facebook объясняют, что алгоритм научился понимать «структурные закономерности» зданий.
Разумеется, разработка пока находится на ранних стадиях, алгоритм еще не приспособлен к открытым пространствам или сложным ситуациям, а также не справляется с навигацией на дальние дистанции без поддержки сенсоров. Разработчики из Facebook делятся своим прогрессом и рассчитывают продолжить совершенствовать проект. Новый алгоритм может не только помочь роботам переходить из комнаты в комнату, но и улучшить очки дополненной реальности и другие устройства для навигации в незнакомых пространствах.
