Dörd ayaqlı robotlarda çevik hərəkəti təmin etmək üçün perspektivli inkişaflar aparılır. Bununla belə, bu modellər tez-tez simulyasiya edilmiş mühitlərdə sınaqdan keçirilir. Real dünya mühitində, real robotlarda tətbiq edildikdə, onların performansı bəzən azala bilər. İndi isə çevik dördayaqlı hərəkəti həyata keçirmək üçün yeni bir addım atılıb. Şirkət, hərəkət sensorları və kameralar tərəfindən toplanan hərəkət edən heyvanların görüntülərindən istifadə edərək yeni model üzərində işləməyə başlayıb. Təqlid öyrənmə adlanan bu yanaşma, bəzi dördayaqlı robotlarda heyvana bənzər hərəkətləri təkrarlamağa imkan verir.

     Çində Tencent Robotics X tədqiqatçıları, dördayaqlı robotlarda heyvana bənzər çevik hərəkətləri yerinə yetirməyi asanlaşdıra biləcək yeni modelləşdirmə təqdim ediblər. Nature Machine Intelligence jurnalında dərc olunan bir məqalədə təqdim edilən bu çərçivə, əvvəlcə "MAX" adlı dörd ayaqlı robota tətbiq edilib və son dərəcə ümidverici nəticələr əldə edilib. Tədqiqatçılar tərəfindən təqdim edilən yeni modelləşdirmədə, hər biri fərqli bir hərəkət tapşırığına və robot qavrayış səviyyəsində məlumat çıxarılmasına diqqət yetirən üç mərhələli öyrənmə prosesi müzakirə olunacaq. Heyvanların hərəkət məlumatlarından istifadə etməklə əldə edilən məlumatlar robotlara ötürüləcək. Bu, robotların həqiqi heyvanlar kimi hərəkət etməsinə imkan verəcək. Tencent Robotics X, bu testləri ilk dəfə "MAX" adlı dördayaqlı robota tətbiq edib.

     Məlumatların ötürülməsindən sonra "MAX" heyvanları təqlid edə, mürəkkəb maneələri dəf edə və təqib oyunlarında uğur qazana bilər. Şirkət, modelin ilk sınaqlarda müvəffəqiyyətli olmasına baxmayaraq, fərqli mühitlərdə necə davranacağını hələ bilmədiklərini bildirib. Gələcəkdə model, digər dördayaqlı robotlara da uyğunlaşdırıla bilər. Beləliklə, onları real dünya mühitlərində istifadə etmək asanlaşa bilər.