Исследователи из института AIRI разработали инновационный алгоритм, направленный на решение проблемы адаптации ИИ-агентов и роботов к динамически меняющимся условиям окружающей среды. Суть метода заключается в оптимизации процесса обучения с подкреплением, что позволяет системам быстрее переходить от симуляций к реальному физическому взаимодействию. Согласно представленным данным, предложенный подход позволяет сократить время адаптации роботов к новым задачам почти в два раза по сравнению с существующими аналогами. Это достижение критически важно для внедрения автономных систем в медицину, например, при использовании роботов-ассистентов для проведения манипуляций в операционных или при автоматизации процессов реабилитации. Методология исследования базируется на улучшенной передаче знаний из виртуальной среды в реальную (Sim-to-Real), минимизируя ошибки позиционирования и реакции на препятствия. Внедрение подобных технологий позволит создавать более гибкие и безопасные медицинские робототехнические комплексы, способные работать в непредсказуемых условиях клиник.