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谷歌的机械手AI新进展

发布 | ATYUN订阅号 时使用几根手指来抓取和操纵物体对人类来说是一个很简单的要求,但机器人要做到就困难得多,像用铅笔在纸上写字这样的任务需要物理模型来指导向目标物体施加的力,以及反复建立和断开触点,而对于传统的右旋操作方法,机器模型则往往很难准确完成。 为了解决这个问题,谷歌Brain研究人员开始追求一种新的机器人任务规划技术,以及深度动力学模型(DDM)。在上周发表在arxiv.org的一篇论文中,他们声称,通过研究实验,已经能做到使一只机械手只用四个小时的真实数据训练就能操纵多个物体。 “无模型(机器学习)方法可以学习在复杂(机器人操作)任务中取得良好表现的策略。然而一旦需要高度灵活性时,这些最先进的算法就会遇到困难,”合著者在论文中写道,“复杂的接触动力学和任务失败的高几率使得整体技能训练更加困难,这导致没有模型的方法也需要大量的数据,所以它们很难在现实世界中使用。”

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