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深度学习机械臂能模拟自己建模

美国哥伦比亚大学研究人员在机器人研发方面取得重大进展，他们开发出的机械臂，能够在没有任何物理学、几何学和运动动力学先验知识的情况下自建模型，来思考和适应不同情况，处理新任务，以及检测和修复自身损伤。相关研究30日发表在《科学·机器人》杂志上。

数十年来，拥有自我意识的一直是科幻小说家热衷的素材，但到目前为止，现实世界中自攻螺丝自动控制机器的运作还都依赖人类为其建模。如果想让机器变得独活塞杆表面构成镜面立，迅速适应2查看营业执照、相干国家规定的资质一些无法预见的场景，首先需要让它们学会模拟自己。

在新研究中，研究人员设计了一个四自由度铰链式机械臂，该机械臂一开始会进行随机移动，收集大约1000条移动轨迹数据，然后通过深度学习，自建模型。最初的自建模型非常不准确，机械臂不知道它是什么，也不知道它的关节是如何连接的。但经过不到35个小时的训练，这个自建模型就可以与真实的机械臂高度一致。