圖片來源：帕德博恩大學

德國帕德博恩大學（Paderborn University）的研究人員建造了一個機器人，它可以在推桿果嶺上用球桿在大多數嘗試中把球打進一個洞。

高爾夫是一項出了名的困難運動--職業選手和業余選手都花了無數的時間試圖改善他們的比賽。比賽中最困難的部分之一是把球打進洞里。大部分的困難在于各種因素的綜合作用--草的高度和粗糙度，風的大小和濕度程度，以及最糟糕的是，地形。高爾夫球場并不像辦公室地板上的練習墊那樣平坦；它們有一些小山丘和山谷，對球的速度造成了破壞。在這項新的努力中，研究人員建立了一個機器人來解決在實驗室的推桿果嶺上的推桿問題。

大多數人工智能系統通過研究他人（通常是人類）的工作來學習，在成千上萬的數據樣本中尋找導致預期結果的模式。對于高爾夫來說，這種方法是不切實際的，因為其結果只適用于在一個果嶺上的一桿。要讓機器人在各種果嶺上打球，它必須能夠在飛行中學習。

為了建立這樣一個系統，研究人員使用了一個基于物理學的模型，該模型接受諸如球的速度和重量等因素，以及球對地形變化的反應，如山丘。該模型還考慮到了風的影響。研究人員在實驗室的果嶺上方放置了一個3D攝像機，并對其進行了快照，捕捉到了其所有的波浪形細微差別。然后，該快照被發送到物理學模型，該模型運行了數千次虛擬嘗試，使用虛擬球桿將虛擬球打入虛擬球洞--所有這些都基于球的當前位置。

一旦確定了正確的方法，系統就會向機器人發送指令，告訴它把自己放在哪里，然后在擊球時使用多少速度。測試表明，在理想條件下，機器人能夠在大約 60% 到 70% 的時間內將球擊入洞中。