28 तारीख को, बोस्टन डायनेमिक्स ने घोषणा की कि उसके चौगुने रोबोट, स्पॉट ने लगातार बैकफ्लिप जैसे जटिल युद्धाभ्यास हासिल किए हैं। मुख्य प्रौद्योगिकी लाखों सुदृढीकरण सीखने के प्रशिक्षण चक्रों से उत्पन्न होती है। आर एंड डी टीम ने पहली बार खुलासा किया कि प्रारंभिक सिमुलेशन परिणाम, जब वास्तविक रोबोट में स्थानांतरित किए गए, "लगभग हर बार विफल रहे।" इंजीनियर अरुण कुमार ने स्वीकार किया, "कंक्रीट पर इसे आजमाने की हिम्मत करने से पहले हम जिमनास्टिक मैट पर सैकड़ों बार गिरे।"
प्रतीत होने वाले दिखावटी बैकफ्लिप का उद्देश्य वास्तव में चरम परिदृश्यों में जीवित रहना है। आधिकारिक आंकड़ों से पता चलता है कि सुदृढीकरण सीखने ने गिरने या फिसलने की स्थिति में स्पॉट की मुद्रा समायोजन गति को 40% तक बढ़ा दिया है, जिससे इसके पीछे लगे हजारों डॉलर मूल्य के सेंसर, जैसे कि LiDAR, को प्रभावी ढंग से सुरक्षित किया जा सका है। एक अप्रत्याशित बोनस यह है कि अनुकूलित गतिशील नियंत्रण के कारण रोबोट की चाल वास्तविक कुत्ते के समान हो गई है। संयुक्त स्विंग को 15% कम कर दिया गया है, असमान इलाके पर अंग समन्वय में 22% सुधार किया गया है, और यह अपने सामने के पैरों पर स्थापित रोलर्स के साथ भी संतुलन बनाए रख सकता है।
यह सफलता स्पॉट परिवार की स्थायी विरासत को जारी रखती है: 2015 में किक लगने के बाद स्थिर रहने से लेकर अब खुद को बचाने के लिए बैकफ्लिप करने तक, बोस्टन डायनेमिक्स "परीक्षण और त्रुटि प्रशिक्षण" को व्यावसायिक लाभ में बदल रहा है। यह पता चला है कि नया एल्गोरिदम तेल पाइपलाइन निरीक्षण जैसे उच्च जोखिम वाले परिदृश्यों पर लागू किया गया है। एक ऊर्जा ग्राहक ने फिसलन वाली पाइपलाइनों में स्पॉट की दुर्घटना दर में 67% की कमी की सूचना दी। कुमार ने कहा, "बैकफ़्लिप अंतिम गेम नहीं है।" "हम इसे 'गिरने की भविष्यवाणी' करना सिखा रहे हैं, ताकि यह इंसानों से बेहतर तरीके से अपनी रक्षा कर सके।"