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雷鋒網曾經發布過關于救援機器人的報道，機器人有朝一日一定會出現在危險的地方，取代消防人員的高危作業。但在這之前，人們需要解決的是，如何使其保持穩定的狀態，即使機器人受了傷依然能夠工作。
現在這個問題解決了，來自巴黎第六大學和美國懷俄明州大學的研究員團隊研發了一種方法，能夠讓機器人在受傷之后的兩分鐘內迅速適應受傷狀態，繼續保持執行能力。
這是一種新的機器學習算法，該技術在一個六條腿走路的“蜘蛛”機器人和一個機械手臂中均被證實可行，未來有望幫助科學家開發出更穩健、高效和自主的機器人。
在實驗中，開發者有意的卸掉了”蜘蛛機器人“的一條或多條腿，在開始機器人行動不便，但是沒過一會，機器人便適應了缺腿的狀態，運用另一種方式繼續前進。
研究員介紹說，開發這種算法的靈感來自于動物。動物在落下殘疾之后，將會在余生的所有時間都來適應這種殘疾，最終找到一種相對舒適的活動方式。研究員們嘗試把這種方式應用到機器人身上。
這就需要找到人類適應性的數學模型，就能通過程序讓機器人也學會去“適應”。懷俄明大學的研發者Jeff Clune在《自然》雜志上描述，該算法主要分兩部分。
第一部分是研發的一個名為 MAP-Elites地圖適應算法。
第二部分是貝葉斯優化算法，用來讓機器人自主排除不靠譜的走步姿勢。
雖然我看不太懂到底是怎么回事，但研究者稱，這種算法的主要優勢是，讓機器人完全智能化，一開始機器人知道自己的身體是完好的，等到機器人受傷，它會自動去嘗試不同的行走方法，直到找到最好的方式。另外，如果你對其中的技術有了解，歡迎留言討論，或直接向雷鋒網投稿。
這項技術有助于開發更有效的高危作業機器人，擁有了該算法，機器人不光在受傷的時候可以自行調整，而且在身體完好的情況下也可以更好的應對突發狀況。
在未來，危險的救災行動可能真的不需要人類沖到第一線了。雷鋒網曾介紹過的Atlas機器人應該很需要這種技術吧，雖然它會金雞獨立，但也時常跌倒呢。
via dailymail
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