在不考虑成本等情况下,如果要设计一个能够投掷物品的机器人,可能大多数人会设计一个人形机器人。
用双腿保持身体稳定,双手投掷物品,完美。
可能这也是为什么科学家们如此执着于人形机器人的原因之一吧。
今天文摘菌要介绍的一群“怪东西”,是一群像俄罗斯方块组成的“怪物”,但也正是这些小怪物,能够轻松地投掷物品,就像这样:
这些怪东西来头可不小。
这其实是在MIT计算机科学和人工智能实验室的一个新平台Evolution Gym中,计算机“进化”了机器人的身体大脑。
系统共同开发者之一、麻省理工学院计算机科学家Wojciech Matusik说:“我们或许能够凭借此发现新的、意想不到的机器人设计,或者更多高性能的机器人。”
试想,未来的机器人不再依赖人类设计师,以及自带的人类偏见,而直接将设计委托给算法,岂不妙哉?
刚刚展示的只是这群小东西的冰山一角。
比如自我翻转:
可别小看了这个简单的动作,机器人身上每个色块可都很讲究。比如,黑色代表了一个刚性部件,灰色代表的则是软性部件,这些部件都不会主动执行任务。相反,那些彩色的色块才是执行器,也就是运动关节,让机器人运动的部分。
在彩色色块里,蓝色代表了致动器在垂直方向上收缩或扩张,橙色代表着在水平方向收缩或扩张。
如果你再仔细看看这个机器人,你就会发现,当机器人翻转时,基本上是围绕着黑色的刚体部分在转动,彩色色块则是不停将其推离地面。
相比之下,这个拱形机器人则只由水平方向的致动体,但通过不停地收缩和扩张,机器人能够以一种相对优雅的方式…奔跑。
可以看到,这个机器人已经学会了如何攀爬。
机器人通过两侧蓝色致动器的交替运动,以获得向上的力,同时机器人顶部的附属物也在柱子上不停摸索。
可能你已经注意到了,那就是这些柱子不是全刚体的,灰色部分更软一些,这也是机器人必须要适应的一部分,因为柱子的结构注定了机器人向上攀爬的道路是摇摇晃晃的。
对于一个简单的机器人来说,这是非常复杂的行为,更何况这还是一个自我设计的机器人。
在设计这些机器人之前,系统首先会以独特的方式扰乱这四种色块,创造出数百种形态,就像是生物进化一样。
下图每列展示的是四种表现形状最好的一代,不仅如此,算法还优化了这些机器人的“控制器”,基本上就是告诉执行色块做什么和以什么顺序做的大脑。
在Evolution Gym里,每个形态都用不同的大脑运行,系统会根据执行某种任务的好坏进行评分,如向前行走或投掷块。
Matusik表示:“挑选表现最好的软体机器人,这就意味着它们在进化,或是在进行某种意义上的变异,直到结构完善,这就是适者生存。”行走或攀爬能力最强的机器人成为下一代的种子,表现不佳的机器人被淘汰,这就是所谓的进化机器人学。其他研究人员也正在使用类似的技术,例如进化出针对某些表面优化的机器人腿部等。
比如,这个搭载着积木的机器人,通过不断演变,能够在奔跑的同时平衡背上的物体:
这个机器人更像是某种用于操纵头顶横梁的倒置手提钻:
要知道,所有这些机器人都是在模拟中通过算法不断演变出来的,所以它们实际上并不存在。
目前这些机器人还是存在局限的,比如在特定形态下他们只能完成攀爬或投掷,而不能同时完成多个动作。
Evolution Gym已经开源了,要是感兴趣的大家,可以在这里玩玩:
https://evolutiongym.github.io/
Matusik说:“这是一个可能刺激大量新研究的环境。”研究人员基本上可以从头开始创造越来越多的智能机器人系统,而不需要对结构或大脑应该是什么有任何先入为主的概念。
在Evolution Gym创造出不同种类的机器人后,接下来就应该考虑如何在现实世界中实现了。
挪威国防研究机构研究进化机器人学的Tønnes Nygaard表示:“我非常期待看到其他研究人员如何开始使用这个基准框架,以及最终会出现什么类型的创造性虚拟机器人。”
也正如他所说,任何能够帮助建立研究兴趣和合作的系统,都应该受到褒奖,比如Evolution Gym。
相关报道:
https://www.wired.com/story/see-little-robots-get-swole-in-this-virtual-gym/
本文来自微信公众号 “大数据文摘”(ID:BigDataDigest),作者:Caleb,36氪经授权发布。
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