Roboten Curly fick möta två professionella curlinglag i Sydkorea för att se om hur bra den kunde lära sig av sina misstag. Roboten vann tre av fyra gånger.                                                                

Ett forskarteam från Sydkorea och Tyskland lärde Curly olika curlingstrategier inför tävlingen. De använde sig av Deep Reinforcement Learning där roboten lär sig under spelets gång med hjälp av att läsa av banan med sin kamera. Deras forskning är publicerad i Science Robotics.

– Det som gör denna forskning viktig är metoden. De koreanska forskarna visade att roboten kunde göra detta i verkligheten. Oftast slutar studier halvvägs för att roboten bara klarar uppgiften i ett labb. Men här klarade roboten det i verkligheten och dessutom bättre än människan, säger Johannes Stork, forskare i maskininlärning vid Örebro Universitet.

Tekniken i framtiden

Att kunna använda AI i det dagliga livet är en utmaning eftersom det svårt att förutse allt som kan förändras. Curling brukar ibland beskrivas som schack på is där det gäller att vara strategisk och tänka ut sina drag tidigt. Därför var curling bra att testa metoden på eftersom isen ändras under spelets gång och gör det svårt att göra samma kast två gånger.  

– Det man skulle kunna använda tekniken är vid borrning i gruvor. När man borrar kan det också ändras snabbt och man behöver ta beslut utifrån förutsättningarna. Vi ska inte byta ut människor utan använda robotarna i miljöer som kan vara farliga för människor eller där människan inte kan göra samma jobb, säger Johannes Stork.