
Одной из самых тяжелых проблем, с которыми сталкиваются разработчики четвероногих и двуногих роботов являются действия этих роботов, позволяющих им подняться после падения. Ранее это реализовывалось при помощи разветвленных сложных алгоритмов, определяющих последовательность действий в той или иной ситуации, но исследователи из Швейцарии пошли несколько другим путем, который оказался гораздо более эффективным. Они создали искусственную нейронную сеть и обучили ее на примере виртуального робота, действовавшего в среде компьютерного моделирования. И после того, как эта нейронная сеть была перенесена уже в
реального робота, это робот стал более гибким в принятии решений и более адаптивным, успешно выпутываясь из самых тяжелых ситуаций приблизительно в 25 раз быстрее, чем ему удавалось делать то же самое ранее.