自学习机器人很快就会成为新常态

 人工智能和机器人技术将在未来几年占据主导地位。正在进行的数字转型和技术采用是这一革命性步骤的初始阶段。机器人已经被广泛应用于许多行业的不同业务操作。事实证明，这些智能机器是医疗保健领域的智能补充。我们目睹了几家公司在流感大流行开始时是如何生产机器人消毒剂的。根据Statista的报告，到2025年，全球机器人市场预计将达到2100亿美元，复合年增长率为26%。



在AMOLF的软机器人物质小组的研究人员最近发表的一篇论文中，他们展示了自学习机器人如何轻松地适应不断变化的环境。这些小型自主机器人相互连接起来，以便它们自己学习移动。他们在一个特定的机器人平台上进行实验和模拟，这个平台可以评估和感知他们的环境，并做出相应的反应。这个机器人平台由完全相同的自治单元组成，正如论文所描述的。



自学习机器人



能够感知环境并根据环境采取行动的机器人是自学习机器人。这些机器人将不依赖于任何特定的编程，因为它训练自己在不同的场景中做出不同的反应。自主地适应不断变化的环境并优化自身并不是一件容易的事。有报道称，实现自学习机器人的方法多种多样。一种是直觉合作，这意味着机器人连接到人工智能系统，在那里他们可以理解语音和相应的行动，或者直观地解释来自连接设备的命令。它也可以是连续提供图像或数据的相机或传感器。另一种方法是分享经验。在这里，机器人可以互相连接，互相学习经验。机器人可以通过人工智能系统和深度学习技术来编程，这样他们就可以从观察或经验中学习。XLab曾做过开发无代码机器人的实验，而是通过分享经验或通过云端模拟来教授机器人。最近麻省理工学院的技术评论报道了一对机器人腿，卡西用强化训练自学走路。



阿莫尔的自学习机器人



这个研究小组成功地开发出了机器人手推车，可以在轨道上移动，并学会如何以尽可能快的速度朝一个方向移动。这不需要任何编程或训练，只是通过这些机器人的物理连接，他们学会了在没有任何集中信息系统的情况下移动。这种自学习系统包括一个小的连接积木、一个微控制器、一个运动传感器、一个使空气进入风箱的泵和一个让空气流出的针。



他们说这种方法可以让机器人呼吸。通过将一个机器人连接到下面的其他机器人，它将推动它们一起移动。研究人员向这些机器人提供了一套基于算法的规则，这些微型机器测量它们的动作速度，并在每次打开和关闭泵时进行自我实验。



研究小组还试图检查这些机器人对损伤的适应能力。为此，他们故意拆除排气针，损坏了一个机器人装置。但令人惊讶的是，当机器人开始同时进行两个实验并向前移动时，这种损伤并没有阻止它的踪迹。他们很容易适应这种突然的变化。这些机器人的速度是由植入其中的芯片来测量的。这个系统也很容易扩大规模，因为该小组透露，他们生产了7个机器人单元的踪迹。



在新闻发布会上，软机器人物质小组的首席研究员basovervelde说：“最终，我们希望能够使用由简单的积木构建的自学习系统，例如，这些积木只由聚合物这样的材料组成。我们也将这些称为机器人材料。”

原文链接：https://www.xianjichina.com/special/detail_483621.html
来源：贤集网
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