基准|MIT本科生研发机器人基准“健身房”，可进化出30多种运动能力( 四 ) 运动|Gym|进化|NeurIPS|算法

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动图 | 做“俯卧撑”（来源：NeurIPS 2021）
下一步将为机器研发“形态发育“能力未来，该研究还有很多值得探索的方向，目前的平台只模拟了二维软体机器人，原因在于基于强化学习的协同设计需要大量计算资源，机器人需要跟模拟环境进行上千万次的交互，因此二维在物理模拟上比三维要快得多，可以在更少时间内收集更多的数据去学习，从而让开发者更快地迭代算法开发。
但对机器人来说，它最终还是要在三维世界中实际制造出来，所以如何对软体机器人进行高效的三维仿真与优化，是一个必须要考虑的问题。

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动图 | 翻跟头（来源：NeurIPS 2021）
另外一个研究方向是如何让机器人具有“形态发育（morphological development）“的能力，即不再局限于单一任务，而是当机器人具备解决更复杂任务的经验后，让它变得更智能。比如，让机器人学会行走，其次是学会搬运物体、爬楼梯等。
总之，他们希望通过这一系列的学习，让机器人的身体和大脑都“发育”得更加智能，相比没有经过系列学习的机器人，可以完成更多挑战性任务。
-End-
参考：
1.Jagdeep Singh Bhatia, Holly Jackson, Yunsheng Tian, Jie Xu, Wojciech Matusik,Evolution Gym: A Large-Scale Benchmark for Evolving Soft Robots,NeurIPS 2021

基准|MIT本科生研发机器人基准“健身房”，可进化出30多种运动能力( 四 )

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