可變形機器人演算法 將可進入人體提取細胞
編譯／曲姵蓉
麻省理工學院機器人研究團隊成功創造出能夠流暢地改變形狀、在狹小空間中自動導航的機器人演算法，有望讓伸縮機器人進入人體內部提取細胞。
自動變形機器人演算法
根據報導，研究人員長期致力於開發自動變型機器人，麻省理工學院成功創建全新演算法，讓機器人可以自動學習、伸縮、重新建構，順利完成任務。此外他們也打造了一種模擬器，負責評估各種變形軟機器人控制演算法。
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模擬環境「DittoGym」
研究團隊表示他們過去常使用機器學習與強化學習技術，然而這種做法很難細部地控制到變形機器人每一塊小肌肉，因此麻省理工學院研究團隊採用的強化學習系統，能夠學習調節運作的相鄰肌肉群，而不是獨立移動每塊小肌肉。接著再利用機器學習來模擬機器人在周圍環境的運動可能性，打造模擬環境「DittoGym」2D動作空間，最大程度預測機器人動作。
唯一多次變形演算法
研究團隊在「DittoGym」裡儘可能測試機器人內建的重要功能，例如在遠距離探索中導航、分析環境以及與外部物體交互的能力。他們發現這種全新演算法效果很好，並且是唯一可以完成多次變形與多階段任務的演算法。
專家強調在現實環境中部署變形機器人並非易事，但麻省理工學院團隊已經激勵了其他科學家，深入研究可重構的軟機器人，以應對複雜的機器人任務挑戰。
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