RoboCup – это международное ежегодное мероприятие, призванное продемонстрировать достижения в области робототехники и искусственного интеллекта (ИИ). На этом мероприятии разные команды человекоподобных роботов играют в футбол друг против друга,
Каждый год робототехники и компьютерщики по всему миру приступают к разработке роботов и алгоритмов, которые можно было бы представить на RoboCup. Однако, прежде чем они будут протестированы в реальных условиях, большинство из этих систем запускаются и оцениваются в ходе моделирования, чтобы точно настроить их производительность.
Исследователи из Университета Далхаузи и Мемориального университета Ньюфаундленда в Канаде недавно представили Pyrus Base, новую платформу на базе Python с открытым исходным кодом для двумерного (2D) моделирования RoboCup soccer. Эта платформа, представленная в статье, опубликованной на сервере предварительной печати arXiv, могла бы помочь исследователям легко и надежно обучать и тестировать свои роботизированные алгоритмы, связанные с футболом.
“Статья посвящена базовому коду, разработанному на Python для исследователей, интересующихся искусственным интеллектом и 2D-симуляторами Robocup Soccer”, – сказал Tech Xplore Ареф Саяре, один из исследователей, проводивших исследование. “Поскольку в Python существуют мощные фреймворки, мы создали этот базовый код, чтобы облегчить исследователям разработку своих идей в этой многоагентной среде”.
Большинство существующих фреймворков для запуска роботизированных футбольных симуляторов, включая HeliosBase и Cyrus2DBase, используют язык программирования C++. Хотя C++ обладает многими преимуществами, например упрощает адаптацию одного и того же кода для различных целей, он довольно продвинутый по сравнению с другими языками программирования, такими как Python.
В результате платформы моделирования, основанные на C++, обычно могут использоваться только теми, кто хорошо разбирается в программировании. Саяре и его коллеги задались целью разработать альтернативный фреймворк на основе Python, который мог бы использоваться более широким кругом пользователей с различным уровнем технической подготовки.
“Мы сделали нашу базу настолько простой, насколько это возможно, с множеством функций и классов, которые позволяют исследователям сосредоточиться только на своей идее, а не на сложной математике и программировании”, – объяснил Саяре. “Кроме того, такие фреймворки, как Tensorflow и PyTorch, просты в этом базовом коде. Кроме того, структура Pyrus очень похожа на базовые коды C++, поэтому люди с большим опытом работы в этой лиге могут легко использовать базу Python”.
Pyrus base – это простая и доступная платформа для 2D-моделирования, которая позволяет даже начинающим или неопытным программистам тестировать модели искусственного интеллекта для RoboCup. Исследователи надеются, что их платформа побудит больше исследователей протестировать свои идеи, стимулируя инновации в области роботизированного футбола.
“Футбольная симуляционная 2D-лига в Robocup – это мультиагентная и шумная среда, в которой больше внимания уделяется атакующему и оборонительному поведению”, – сказал Сайаре. “Таким образом, искусственный интеллект может играть значительную роль в этой среде. Например, используя методы обучения с подкреплением, агенты могут научиться такому поведению, как дриблинг или пас, или некоторым методам машинного обучения, которые могут снизить уровень шума в окружающей среде”.
Базовый код Pyrus уже доступен на GitHub и вскоре может быть загружен и использован энтузиастами робототехники и исследовательскими группами по всему миру. В своих следующих работах Саяре и его коллеги надеются еще больше усовершенствовать фреймворк, чтобы его можно было использовать для обучения еще большего числа алгоритмов искусственного интеллекта.
“Теперь мы оптимизируем базу Pyrus, чтобы улучшить ее производительность”, – добавил Саяре. “Кроме того, мы добавим несколько информативных примеров обучения с подкреплением, таких как goalie with reinforcement learning, в базовый код для исследователей и новичков в этой лиге, чтобы им было легче и быстрее учиться”.