[MIT Lab] 미니 치타 ㅣ 다양한 지형 유형에 적응하는 로봇 모양 최적화 Video Friday: MIT Mini-Cheetah Robots Looking for New Homes ㅣ Computer-aided creativity in robot design
Video Friday: MIT Mini-Cheetah Robots Looking for New Homes
MIT Mini-Cheetah Robot
Image: NAVER Labs/MIT Biomimetic Robotics Lab
Let us know if you have suggestions for next week, and enjoy today's videos.
What a lovely Christmas video from Norlab.
CUT
[ Norlab ]
Thanks Francois!
MIT Mini-Cheetahs are looking for a new home. Our new cheetah cubs, born at NAVER LABS, are for the MIT Mini-Cheetah workshop. MIT professor Sangbae Kim and his research team are supporting joint research by distributing Mini-Cheetahs to researchers all around the world.
MIT Mini-Cheetahs가 새로운 집을 찾고 있다. NAVER Labs에서 태어난 우리의 새로운 치타 새끼들은 MIT Mini-Cheetah 워크샵을 위한 것이다. 김상배 MIT 교수와 연구팀은 전 세계 연구자들에게 미니-치타(Mini-Cheetah)를 보급하는 등 공동 연구를 지원하고 있다. |
MIT Mini-Cheetahs looking for a new home
For several years, NVIDIA’s research teams have been working to leverage GPU technology to accelerate reinforcement learning (RL). As a result of this promising research, NVIDIA is pleased to announce a preview release of Isaac Gym – NVIDIA’s physics simulation environment for reinforcement learning research. RL-based training is now more accessible as tasks that once required thousands of CPU cores can now instead be trained using a single GPU.
NVIDIA의 연구팀은 수년간 GPU 기술을 활용해 강화학습(RL)을 가속화하는데 힘써왔다. NVIDIA는 이러한 유망한 연구의 결과, 강화학습 연구를 위한 NVIDIA의 물리 시뮬레이션 환경인 아이작 헬스(Isaac Gym)의 프리뷰 릴리즈를 발표하게 됐다. 한때 수천 개의 CPU 코어가 필요했던 작업을 이제는 단일 GPU를 사용하여 교육할 수 있기 때문에 RL 기반 교육에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었다. |
Introducing NVIDIA Isaac Gym: End-to-End Reinforcement Learning for Robotics
https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/robotics-hardware/video-friday-mit-mini-cheetah-robots-naver-labs
Computer-aided creativity in robot design
MIT researchers’ new system optimizes the shape of robots for traversing various terrain types.
So, you need a robot that climbs stairs. What shape should that robot be? Should it have two legs, like a person? Or six, like an ant?
Choosing the right shape will be vital for your robot’s ability to traverse a particular terrain. And it’s impossible to build and test every potential form. But now an MIT-developed system makes it possible to simulate them and determine which design works best.
다양한 지형 유형에 적응하는 로봇 모양 최적화 로봇의 특정 지형 횡단 기능에 적합한 모양을 선택하는 것은 매우 중요할 것이다. 그리고 모든 잠재적 형태를 만들고 테스트하는 것은 불가능하다. 그러나 이제 MIT가 개발한 시스템은 그것들을 시뮬레이션하고 어떤 디자인이 가장 잘 작동하는지 결정하는 것을 가능하게 한다. 바로 로보그램마어라고 불리는 시스템이다 로봇 부품은 휠, 조인트 등과 같이 가게 주변에 놓여져 있다. 로봇이 어떤 지형을 가야 하는지도 알려준다. 그리고 RoboGrammar는 나머지는 로봇에 최적화된 구조와 제어 프로그램을 생성한다. 자오는 이번 달 열리는 시그그래프 아시아 콘퍼런스에서 발표할 논문의 주요 저자다. 공동저자로는 박사과정 학생인 제슈, 포스트닥 미나 코나코비치-루코비치, 포스트닥인 휴즈, 박사과정 학생 앤드루 스필버그, MIT 전원인 다니엘라 러스와 워지체흐 마투식 교수 등이 있다. 황기철 콘페이퍼 에디터 Ki Chul Hwang Conpaper editor curator |
edited by kcontents
You start by telling the system, called RoboGrammar, which robot parts are lying around your shop — wheels, joints, etc. You also tell it what terrain your robot will need to navigate. And RoboGrammar does the rest, generating an optimized structure and control program for your robot.
via youtube
edited by kcontents
The advance could inject a dose of computer-aided creativity into the field. “Robot design is still a very manual process,” says Allan Zhao, the paper’s lead author and a PhD student in the MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL). He describes RoboGrammar as “a way to come up with new, more inventive robot designs that could potentially be more effective.”
Zhao is the lead author of the paper, which he will present at this month’s SIGGRAPH Asia conference. Co-authors include PhD student Jie Xu, postdoc Mina Konaković-Luković, postdoc Josephine Hughes, PhD student Andrew Spielberg, and professors Daniela Rus and Wojciech Matusik, all of MIT.
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https://news.mit.edu/2020/computer-aided-robot-design-1130
RoboGrammar: Graph Grammar for Terrain-Optimized Robot Design
KCONTENTS
