現今分揀機器人的缺點

正在機器人范疇，若想讓機器人連結站立姿態，并保持安穩運動始終是個難題，由于那須要超高的專業知識跟計劃功力。只管一些傳統機器人能正在人工控制的環境下停止，但舉止規模仍有各類局限。

為辦理這個問題，谷歌克日與喬治亞理工學院及加州大學柏克萊分校的研討職員結合頒發論文，具體先容若何透過AI構建自學走路的機器人，同時他們給這臺小機器人定名“RainbowDash”。

依據世界紀錄，嬰兒從匍匐到學會走路的最快工夫是6個月，而RainbowDash均勻只需約3.5小時。具體來說，機器人利用深度強化學習，即聯合深度學習跟強化學習兩種分歧類型的AI技巧，透過深度學習，體系可處置懲罰跟評價來自身處情況的原始輸入數據；透過強化學習，演算法可重復實驗，以學習若何履行使命，并依據實現水平取得嘉獎跟責罰。

以往此類試驗，研討職員皆會讓機械透過模擬學習真實世界情況。依據香港IDC新天域互聯的獲悉，正在仿真情況中，機器人的虛構體起首與虛擬環境互動，然后再應用演算法吸收虛構數據，直到體系有才能應付裕如。不外，情況雖然簡單建模，但平常耗時少，且理想充斥各類意想不到的環境。

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而此次，谷歌研討團隊間接正在真實情況下鍛煉RainbowDash，讓其較快順應所處情況，也能順應類似情況。谷歌負責人JanTan默示：“咱們有樂趣讓機器人正在各類龐大的理想世界情況運動。不外，要計劃出能靈活處理多樣性跟復雜性的運動控制器好不容易。”

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接下來，研討職員愿望演算法能合用于分歧品種的機器人，或合用多個機器人正在同一個情況同時學習，以開釋機器人更多的運動才能，那也將解鎖機器人更多的才能。

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