他們創(chuàng)造的機器人可以探測他們在太空中的位置?由體育提供 他們創(chuàng)造的機器人可以探測他們在太空中的位置。

美國麻省理工學(xué)院（MIT）的研究人員創(chuàng)造了一個深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過檢測機器人的位置以及身體的所有部位，"教 "機器人在太空中自主定位。這些條件提高了機器人設(shè)備的效率，使其潛在的應(yīng)用多樣化。

根據(jù)消息，人工智能系統(tǒng)提供的新功能使軟體機器人能夠更好地與環(huán)境互動，并在每種情況下完成分配的任務(wù)。這一突破是向機器人設(shè)計自動化邁出的一步，因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠計算出如何最好地設(shè)計每個機器人來解決特定的任務(wù)。麻省理工學(xué)院的科學(xué)家們在他們的研究中提出，發(fā)表在《IEEE機器人與自動化通訊》雜志上的一項技術(shù)進步的實現(xiàn)，使白體機器人能夠更好地與環(huán)境和自身結(jié)構(gòu)相關(guān)。與剛性的皮革設(shè)備不同，這些機器人可以在幾乎無限多的形狀之間變化。

雖然這種情況增加了它們的通用性，使它們更加人性化，但同時也使它們難以在空間中定位，難以探測其結(jié)構(gòu)的每一個部分。因此，這些機器人往往不能正確地與環(huán)境發(fā)生關(guān)系，在效率和解決能力方面失去了可能性。

解決空間位置問題

剛性機器人的運動范圍是有限的，由于存在一組有限的關(guān)節(jié)和肢體，可以進行可控的計算，進行繪圖和運動規(guī)劃，而軟性機器人的情況則大不相同。就是軟體機器人上的任何一點，理論上都可以以各種可能的方式變形。從邏輯上講，這使運動的可能性倍增，使其設(shè)計非常復(fù)雜。

現(xiàn)在，美國研究人員創(chuàng)造的算法已經(jīng)能夠幫助工程師設(shè)計出能夠收集更多有用環(huán)境信息的軟機器人。結(jié)合深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該算法會建議機器人體內(nèi)的傳感器優(yōu)化位置，使其能更好地捕捉環(huán)境，成功執(zhí)行新任務(wù)。

得益于這項創(chuàng)新，專家們認為，他們已經(jīng)向開發(fā)真正高效的白車身機器人邁出了重要一步。值得注意的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了機器人身體各個部位的特點，隨后進行試錯，通過試錯 "學(xué)習(xí) "最有效的動作序列來完成特定的任務(wù)，比如抓取不同大小的物體。

智能自動化

為了驗證該系統(tǒng)的效率，研究人員比較了由他們的算法優(yōu)化的傳感器的機器人與其他根據(jù)專家判斷放置傳感器的機器人的工作情況。結(jié)果是結(jié)論性的：人工智能系統(tǒng)設(shè)計的機器人在效率和解決任務(wù)的能力上明顯優(yōu)于人類優(yōu)化的機器人。

基于這些成果，科學(xué)家們認為，這一技術(shù)方案可以為機器人設(shè)計的智能自動化開辟一條新的道路，增加其在工業(yè)和經(jīng)濟活動各個領(lǐng)域的影響力，并將其用于與人類的協(xié)助和協(xié)作任務(wù)。