Pe 28, Boston Dynamics a anunțat că robotul său patruped, Spot, a realizat manevre complexe, cum ar fi backflips-ul continuu. Tehnologia de bază provine din milioane de cicluri de formare de învățare prin consolidare. Echipa de cercetare și dezvoltare a dezvăluit pentru prima dată că rezultatele inițiale ale simulării, atunci când au fost transferate la robotul real, „au eșuat aproape de fiecare dată”. Inginerul Arun Kumar a recunoscut: „Am căzut de sute de ori pe saltele de gimnastică înainte de a îndrăzni să-l lăsăm să încercăm pe beton”.
Backflips-urile aparent spectaculoase vizează de fapt supraviețuirea în scenarii extreme. Datele oficiale arată că învățarea prin întărire a crescut viteza de ajustare a posturii lui Spot cu 40% în cazul căderilor sau alunecării, protejând eficient senzorii de zeci de mii de dolari de pe spatele acestuia, cum ar fi LiDAR. Un bonus neașteptat este că mersul robotului a devenit mai asemănător cu cel al unui câine real datorită controlului dinamic optimizat. Oscilația articulațiilor a fost redusă cu 15%, coordonarea membrelor pe terenuri denivelate a fost îmbunătățită cu 22% și poate chiar menține echilibrul cu role instalate pe picioarele din față.
Această descoperire continuă moștenirea de durată a familiei Spot: de la a rămâne constant după ce a fost dat cu piciorul în 2015 până la a efectua acum un backflip pentru a se salva, Boston Dynamics transformă „antrenamentul de încercare și eroare” într-un avantaj comercial. Sa dezvăluit că noul algoritm a fost aplicat scenariilor cu risc ridicat-cum ar fi inspecțiile conductelor de petrol. Un client de energie a raportat o reducere cu 67% a ratei accidentelor Spot în conductele alunecoase. „Backflips-urile nu sunt jocul final”, a spus Kumar. „Îl învățăm să „predice căderile”, astfel încât să se poată proteja mai bine decât oamenii.”