17 липня 2026 року дослідники Технологічного інституту Джорджії (Georgia Tech) представили на конференції IEEE з робототехніки та автоматизації (ICRA) новий метод машинного навчання «Learn to Teach» («Навчайся, навчаючи»). Під час випробувань повнорозмірний двоногий гуманоїдний робот упевнено перетнув пісок, гравій, мокру траву, схили, сходи та слизькі поверхні, яких він не бачив під час тренувань, не перемикаючись між різними алгоритмами керування.
Послідовність тестів
- Пересування нерівною місцевістю просто неба: пісок, гравій, мокра трава, схили.
- Подолання сходів і слизьких поверхонь у приміщенні.
- Зовнішні збурення: робота навмисно штовхали й тягнули, щоразу він змінював ходу, щоб не втратити рівновагу.
Хроніка розробки методу
Метод «Learn to Teach» удосконалює класичну схему «вчитель-учень» у навчанні з підкріпленням: якщо раніше модель-«вчитель», що має доступ до детальних даних симуляції, спочатку завершувала навчання й лише потім передавала знання моделі-«учню», то тепер обидва «агенти» тренуються одночасно. Вчені дозволили «вчителю» також навчатися на досвіді «учня», що допомогло зменшити розрив між ними та скоротити обчислювальні ресурси, які зазвичай вимагають годин роботи на дорогому GPU.
Провідний дослідник Фейян Ву (також Фейянг Ву — різні транслітерації імені) зазначив, що досі не було доведено, що великий і важкий гуманоїдний робот здатний настільки спритно пересуватися складною місцевістю. Доцент Є Чжао додав, що новий контролер навіть перевершив програмне забезпечення, яке постачав виробник робота. Автори вважають, що підхід можна адаптувати й для інших роботів та завдань, не лише ходьби.