一項新的研究稱，行動損壞的機器人現在可以通過利用模擬生活的經驗來迅速“治愈”自己。研究人員說，這聽起來像是科幻小說，但是這些能力可能會導致更健壯，有效和自主的機器人。
在實驗中，六足機器人即使它的兩條腿損壞，損壞或失踪，也可以在不到一分鐘的時間內適應。機器人手臂也可以學會將物體放在正確的位置，即使有幾個斷裂的電動機或接頭。
“我們感到驚訝的是機器人可以迅速適應的損害，”在巴黎Pierre和Marie Curie University的機械師Jean-Baptiste Mouret研究合著者Jean-Baptiste Mouret告訴Live Science。 “我們對這些機器人進行了各種虐待，他們總是找到一種繼續工作的方法。” [超級智能機器：7機器人期貨這是給出的
適應性機器人
機器人可以生存極端環境例如海洋最深的深度或外太空的嚴峻真空。但是，使機器人無法在工廠以外廣泛採用的主要障礙是缺乏適應性 - 如果他們遭到損害，通常他們通常無法繼續工作。
相比之下，動物通常可以迅速適應受傷。例如，許多三足的狗可以抓住菜鳥，儘管腳踝扭傷或其他受傷，人類通常可以迅速弄清楚如何行走。
“如果我們派遣機器人以找到倖存者地震，或者要在福島這樣的危機中關閉森林大火，或者要關閉核電站，我們需要它們在損壞的情況下能夠繼續工作。 ”即使在不太極端的情況下，例如在家機器人助手這有助於老年人或病人，我們希望機器人繼續執行其重要任務，即使他們的某些部分破裂。 ”
到目前為止，機器人通常首先診斷出他們的問題，然後選擇要遵循的應急計劃，從而從損害中恢復過來。但是，即使機器人擁有一套昂貴的傳感器套件，它可以診斷出來，如果其設計師無法預見機器人面臨的任何問題，它也會使其無助。
相比之下，受傷的動物依靠反複試驗來學習如何克服逆境 - 例如，了解肢體可以最大程度地減少腿部疼痛。儘管科學家已經嘗試了反複試驗機器人編程，此類機器人可能需要15分鐘或更長時間才能克服相對簡單的問題。
現在，科學家已經開發了一項反复試驗計劃，該計劃使機器人能夠在不到兩分鐘的時間內適應損壞，所有這些都沒有一套傳感器來診斷自己或一系列應急計劃。
穆雷特說：“這些發現的最重要的應用是擁有可以長時間有用的機器人，而無需人類進行持續的維護。”
從經驗中學習
科學家認為，動物不會學會如何從頭開始康復。穆雷特在一份聲明中說：“相反，他們對不同的行為方式有直覺。” “這些直覺使他們能夠智能地選擇一些不同的行為來嘗試，並且在這些測試之後，他們選擇了一種受傷的作用。我們製造了可以做同樣的機器人。”
在這種新策略中，在部署機器人之前，科學家開發了計算機模擬，以繪製數千個不同的動作，並預測儘管損壞了哪些動作模式可能會起作用。這種模擬的一生經驗是機器人可以從中汲取的直覺的收集。 [有史以來最奇怪的機器人創建的這是給出的
穆雷特說：“我們不會預先計算'如果缺少腿的步態'這樣的步態。” “我們對模擬器的處理只是說'找到盡可能多的行走方式。'”
當機器人面臨真正的傷害時，它可以利用這些直覺來指導試驗實驗，旨在找到一種補償任何損害的方法。
皮埃爾（Pierre）和瑪麗·居里大學（Marie Curie University）的機器人學家安托萬·庫利（Antoine Cully）在一份聲明中說：“一旦受損，機器人就會變成科學家。” “它先前對可能起作用的不同行為有期望，並開始對其進行測試。但是，這些預測來自模擬的，未損壞的機器人。它必須找出其中哪些起作用，不僅在現實中，而且考慮到損壞。”
Cully說，機器人可以有效地嘗試不同的行為，並排除行為不起作用的行為。
他補充說：“例如，如果大部分在後腿上行走，效果不佳，它將主要嘗試在前腿上行走。” “令人驚訝的是，它可以迅速學習一種新的走路方式。看著機器人從殘廢和四處張望，在大約兩分鐘內有效地lim腳，真是太神奇了。”
現實世界使用
研究人員建議該策略可以幫助機器人適應不可預見的情況和新環境。穆雷特說：“我們的方法可以與任何機器人一起使用。”
Pierre and Marie Curie University的機器人主義者Danesh Tarapore的合著者Danesh Tarapore在一份聲明中說，一些潛在的應用包括“可以幫助救援人員不斷關注的機器人”。 “這也使創造個人機器人助手即使零件被打破，這也可能會繼續有用。 ”
儘管模擬一生的潛在機器人體驗似乎似乎很昂貴，但“我們的方法實際上非常具有成本效益，因為它不需要復雜的內部傳感器，” Mouret說。 “機器人只需要知道其執行任務的能力。它不需要知道無法按預期執行任務的確切原因。這可以節省大量成本，因為機器人不需要擁有一套昂貴的自我診斷的傳感器，使其整個身體編織。”
研究人員認為，他們的機器人策略的含義遠遠超出了損害恢復的範圍。
穆雷特說：“原則上，它們可以應用於讓機器人學習幾乎所有東西。” “到目前為止，幾乎所有讓機器人學習的方法都花了很多小時，這就是為什麼機器人做任何事情的視頻經常會非常加快。看著他們實時學習是令人難以置信的，就像看著草的成長一樣。現在我們可以看到機器人實時學習，就像您會看著狗或狗或一樣孩子學習新技能。因此，我們第一次有機器人在嘗試了幾種不同的事情之後，就像動物和人類一樣。 ”
科學家現在計劃在模擬現實情況下對更高級機器人進行戰略測試。研究人員有興趣調查這些能力如何幫助為災難目的而設計的機器人穆雷特說，諸如計劃在下個月在加利福尼亞州波莫納舉行的國防高級研究項目局（DARPA）機器人挑戰的機器人。
科學家在5月28日的《自然》雜誌上詳細介紹了他們的發現。
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