科学家从动物界获取灵感研发“自我修复”机器人

来源:环球网 作者: 发表时间:2018-05-06 16:12

【环球网科技综合报道】据英国《每日邮报》5月3日报道,科学家们研发出了一款机器人。该机器人配有一种算法,可以绘制空间地图,创建一个拥有不同行走方式的数据库,即便是它的腿损坏、折断或缺失了,也能很快恢复。该机器人可以用来完成对人类来说太过危险的一些事情。

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虽然人们普遍担心机器人有一天会站起来反抗我们,但目前还存在一个主要障碍——它们太脆弱了。新的研究希望通过给机器人配备特殊的软件,帮助它们学会如何在2分钟或更短的时间内从损伤中恢复,从而提高它们的复原力。希望这些学习算法有助于研发出更有效的自主机器人,这种机器人需要较少的人工干预,并且可以在工作或搜索救援等关键情况下持续更长时间。

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在这项研究中,皮埃尔和玛丽居里大学以及怀俄明州大学的科学家们从真实动物身上学到了一课。当动物受伤时,他们可以通过跛行、转移重心或其他方式来维持。例如,许多三条腿的狗可以抓到飞盘,或者如果有人扭伤了脚踝,仍然可以在受伤的情况下学会走路。

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这项研究的参与者让 -巴蒂斯特 •莫雷在一份声明中说,"动物受伤后不会从零开始学习。相反,他们对不同的行为方式会有直觉。""这种直觉使他们能够智能地选择一些不同的行为方式进行试验,并在试验之后选择一种尽管受伤也有效的行为方式。我们制造的机器人也能做到这一点,"他解释道。

从本质上讲,机器人可以建立一个拥有不同运动方式的库,并确定在受损后可以依靠身体的哪些部位进行运动,即使是在腿折断或缺失的情况下。要求机器人绘制所有这些场景会花费太长时间,并且可能会损坏设备,因此科学家在计算机模拟中进行了绘制。

研究表明,通过这种方式,他们能够测试并映射13000多种不同的行走方式,包括在"机器人的腿损伤、折断或缺失,以及其手臂关节以14种不同方式折断"的情况下。科学家称这个过程为"智能试错算法",最终使机器人能够在2分钟或更短的时间内适应各种情况。

当机器人受到损伤后,它就像一个"科学家",尝试不同的行为方式,并排除那些不起作用的行为方式。研究人员指出,"我们让机器人以行为表现空间地图的形式存储以往经验中的知识。在此地图的指导下,受伤机器人对不同类型的预估中表现良好的行为方式进行尝试,并在进行试验时更新其对这些行为方式的性能估计。"他们总结说,"当机器人预测到已经发现了最有效的行为方式时,该过程结束。结果是机器人在没有对其原因进行详细的机械理解的情况下,很快就找到了一种弥补受伤的方式,就像动物一样。"

在过去,科学家已经能够开发出自诊断机器人,但这些机器人使用的是昂贵的传感器,并且往往需要一段时间才能制定应急计划 (如跛行行走 )。

通过这项研究,研究人员希望让机器人在危险或时间紧急的情况下持续更久。例如,自我修复机器人将能够涉入对人类来说太过危险的情况,例如森林火灾、营救被困的受害者或关闭核电站。这项研究的合著者达内什 •塔拉普尔在一份声明中说,"它可以帮助救援人员进行营救工作,救援人员不用一直神经紧绷着。这还使创建个人机器人助手变得更加容易,即使在其部件损坏时,也能继续发挥作用。" (实习编译:邓倩审稿:李宗泽 )

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数字报

科学家从动物界获取灵感研发“自我修复”机器人

环球网2018-05-06 16:12:02

【环球网科技综合报道】据英国《每日邮报》5月3日报道,科学家们研发出了一款机器人。该机器人配有一种算法,可以绘制空间地图,创建一个拥有不同行走方式的数据库,即便是它的腿损坏、折断或缺失了,也能很快恢复。该机器人可以用来完成对人类来说太过危险的一些事情。

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虽然人们普遍担心机器人有一天会站起来反抗我们,但目前还存在一个主要障碍——它们太脆弱了。新的研究希望通过给机器人配备特殊的软件,帮助它们学会如何在2分钟或更短的时间内从损伤中恢复,从而提高它们的复原力。希望这些学习算法有助于研发出更有效的自主机器人,这种机器人需要较少的人工干预,并且可以在工作或搜索救援等关键情况下持续更长时间。

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在这项研究中,皮埃尔和玛丽居里大学以及怀俄明州大学的科学家们从真实动物身上学到了一课。当动物受伤时,他们可以通过跛行、转移重心或其他方式来维持。例如,许多三条腿的狗可以抓到飞盘,或者如果有人扭伤了脚踝,仍然可以在受伤的情况下学会走路。

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这项研究的参与者让 -巴蒂斯特 •莫雷在一份声明中说,"动物受伤后不会从零开始学习。相反,他们对不同的行为方式会有直觉。""这种直觉使他们能够智能地选择一些不同的行为方式进行试验,并在试验之后选择一种尽管受伤也有效的行为方式。我们制造的机器人也能做到这一点,"他解释道。

从本质上讲,机器人可以建立一个拥有不同运动方式的库,并确定在受损后可以依靠身体的哪些部位进行运动,即使是在腿折断或缺失的情况下。要求机器人绘制所有这些场景会花费太长时间,并且可能会损坏设备,因此科学家在计算机模拟中进行了绘制。

研究表明,通过这种方式,他们能够测试并映射13000多种不同的行走方式,包括在"机器人的腿损伤、折断或缺失,以及其手臂关节以14种不同方式折断"的情况下。科学家称这个过程为"智能试错算法",最终使机器人能够在2分钟或更短的时间内适应各种情况。

当机器人受到损伤后,它就像一个"科学家",尝试不同的行为方式,并排除那些不起作用的行为方式。研究人员指出,"我们让机器人以行为表现空间地图的形式存储以往经验中的知识。在此地图的指导下,受伤机器人对不同类型的预估中表现良好的行为方式进行尝试,并在进行试验时更新其对这些行为方式的性能估计。"他们总结说,"当机器人预测到已经发现了最有效的行为方式时,该过程结束。结果是机器人在没有对其原因进行详细的机械理解的情况下,很快就找到了一种弥补受伤的方式,就像动物一样。"

在过去,科学家已经能够开发出自诊断机器人,但这些机器人使用的是昂贵的传感器,并且往往需要一段时间才能制定应急计划 (如跛行行走 )。

通过这项研究,研究人员希望让机器人在危险或时间紧急的情况下持续更久。例如,自我修复机器人将能够涉入对人类来说太过危险的情况,例如森林火灾、营救被困的受害者或关闭核电站。这项研究的合著者达内什 •塔拉普尔在一份声明中说,"它可以帮助救援人员进行营救工作,救援人员不用一直神经紧绷着。这还使创建个人机器人助手变得更加容易,即使在其部件损坏时,也能继续发挥作用。" (实习编译:邓倩审稿:李宗泽 )

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