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平均只需约3.5小时就能学会行走的机器人

在机器人领域,若想让机器人保持站立姿态,并维持平稳运动一直是个难题,因为这需要超高的专业知识和设计功力。尽管一些传统机器人能在人工控制的情况下进行,但活动范围仍有各种局限。

机器人领域,若想让机器人保持站立姿态,并维持平稳运动一直是个难题,因为这需要超高的专业知识和设计功力。尽管一些传统机器人能在人工控制的情况下进行,但活动范围仍有各种局限。

为解决这个问题,谷歌(Google) 近日与乔治亚理工学院及加州大学柏克莱分校的研究人员联合发表论文,详细介绍如何透过AI(人工智能)构建自学走路的机器人,同时他们给这台小机器人命名“Rainbow Dash”。

根据世界纪录,婴儿从爬行到学会走路的最快时间是6个月,而Rainbow Dash平均只需约3.5小时。具体来说,机器人使用深度强化学习,即结合深度学习和强化学习两种不同类型的AI技术,透过深度学习,系统可处理和评估来自身处环境的原始输入数据;透过强化学习,演算法可反复试验,以学习如何执行任务,并根据完成程度获得奖励和惩罚。

以往此类实验,研究人员都会让机器透过模拟学习真实世界环境。根据香港IDC新天域互联的获悉,在仿真环境中,机器人的虚拟体首先与虚拟环境互动,然后再利用演算法接收虚拟数据,直到系统有能力应付自如。不过,环境虽然容易建模,但通常耗时长,且现实充满各种意想不到的情况。

而此次,谷歌研究团队直接在真实环境下训练Rainbow Dash,让其较快适应所处环境,也能适应相似环境。Google负责人Jan Tan表示:“我们有兴趣让机器人在各种复杂的现实世界环境运动。不过,要设计出能灵活处理多样性和复杂性的运动控制器十分困难。”

接下来,研究人员希望演算法能适用于不同种类的机器人,或适用多个机器人在同一个环境同时学习,以释放机器人更多的运动能力,这也将解锁机器人更多的能力。

编辑:hfy

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