Les chercheurs de DeepMind présentent une méthode d’apprentissage par renforcement profond pour enseigner à un robot bipède des compétences de football agiles, telles que le dribble, le tir et le contrôle du ballon. Les auteurs utilisent une simulation réaliste basée sur la physique et un robot NAO comme plateforme expérimentale. Ils proposent une architecture modulaire qui combine des politiques locales spécialisées et une politique globale hiérarchique. Ils montrent que leur méthode permet au robot d’apprendre des comportements complexes et robustes face à des situations variées et imprévisibles. Ils évaluent leur approche sur des tâches de football individuelles et collectives, et comparent leurs résultats avec des méthodes de l’état de l’art.
Spoiler : ▮▶ :
TCS = trouble de la communication sociale (24/09/2014).
