研究人员使用专门的芯片和模拟软件来教四足机器人学会走路

超过 4,000 个行进的狗状机器人是一个模糊的威胁景象，即使在模拟中也是如此。但这可能为机器学习新技巧指明了方向。

虚拟机器人军队是由瑞士苏黎世联邦理工学院和芯片制造商英伟达的研究人员开发的。他们使用漫游机器人来训练一种算法，然后用于控制现实世界机器人的腿。

在模拟中，被称为ANYmals的机器在虚拟景观中面临斜坡、台阶和陡坡等挑战。每次机器人学会应对挑战时，研究人员都会提出一个更难的挑战，推动控制算法变得更加复杂。

从远处看，由此产生的场景就像一群蚂蚁在大片区域内蠕动。在训练过程中，机器人能够轻松掌握上下楼梯的能力；更复杂的障碍需要更长的时间。尽管一些虚拟机器人学会了如何从斜坡上滑下，但解决斜坡特别困难。

当生成的算法被转移到真实版本的 ANYmal 时，一个四足机器人大约有一只大狗那么大，头上有传感器和一个可拆卸的机械臂，它能够在楼梯和街区中穿行，但在更高的速度下遇到了问题. 与模拟相比，研究人员指责其传感器感知现实世界的方式不准确，

类似的机器人学习可以帮助机器学习各种有用的东西，从整理包裹到缝纫衣服和收割庄稼。该项目还反映了仿真和定制计算机芯片对未来人工智能应用进展的重要性。

加州大学伯克利分校的教授兼Covariant 的联合创始人Pieter Abbeel说：“在高层次上，非常快速的模拟是一件非常棒的事情。物流企业。他说瑞士和英伟达的研究人员“获得了一些不错的加速”?。

人工智能已经显示出训练机器人执行无法轻易写入软件或需要某种适应的现实世界任务的前景。例如，抓取笨拙、滑溜或不熟悉的物体的能力不是可以写入代码行的东西。

4,000 个模拟机器人使用强化学习进行训练，强化学习是一种 AI 方法，其灵感来自对动物如何通过正反馈和负反馈进行学习的研究。当机器人移动他们的腿时，算法会判断这如何影响他们的行走能力，并相应地调整控制算法。