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作者：格洛丽·卡布鲁

Glory是一位知识渊博的记者，精通人工智能工具和研究。她对人工智能充满热情，并撰写了多篇相关文章。她密切关注人工智能、机器学习和深度学习领域的最新进展，并定期撰写相关文章。.
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麻省理工学院 (MIT) 的研究人员在机器人操作能力方面取得了重大进展。利用一种名为“平滑”的全新人工智能技术，机器人现在能够使用整个身体而非仅仅依靠指尖来完成任务。这项创新有望彻底改变机器人在工厂、太空探索和其他领域的应用方式。 复杂接触操作规划的挑战 使用全身来操作物体对机器人来说是一个巨大的挑战。每次手指、手掌、手臂和躯干接触物体时，机器人都必须考虑物体上数十亿个潜在的接触点。这一过程被称为“复杂接触操作规划”，计算量巨大，一直是实际应用的瓶颈。人类能够凭直觉完成这些任务，但对机器人而言，它们却变得异常复杂。 解决方案 为了简化这一问题，MIT 的研究人员开发了一种基于“平滑”的全新人工智能技术，该技术将大量的接触事件简化为一组更小、更易于管理的决策。这项创新使得即使是基本的算法也能高效地为机器人制定有效的操作方案。 “平滑处理会平均掉许多不重要的中间决策，只留下少数重要的决策，”麻省理工学院dent 、发表在《IEEE机器人学报》上的论文共同第一作者HJ Terry Suh说道。强化学习与平滑处理：虽然强化学习在帮助机器人执行复杂任务方面卓有成效，但它需要巨大的计算能力和时间。Suh表示，它通过一个“黑箱”式的试错系统进行学习，通常需要“数百万年的模拟时间”才能有效。然而，平滑处理提供了一种替代方案。通过仔细理解模型和问题，研究人员能够提高处理效率。平滑处理使机器人能够专注于与物体的核心交互，从而实现更快、更有效的任务规划。提高效率和组合方法：尽管平滑处理取得了进展，但即使决策数量减少，搜索仍然是一个挑战。研究人员随后将平滑模型与搜索算法相结合，在标准笔记本电脑上将计算时间缩短到大约一分钟。研究团队在模拟环境和真实机械臂上测试了他们的方法，结果显示，其性能与强化学习相当，但耗时却大大缩短。应用及未来展望：这项研究意义重大。在工业领域，工厂可以用更小巧、更灵活的机器人取代大型机械臂，这些机器人可以利用全身进行操作，从而降低能耗和成本。此外，这项技术对于送往火星或其他天体的探测机器人来说也至关重要，因为快速适应新环境至关重要。然而，研究人员也承认，该方法在处理动态任务方面存在局限性，例如机器人将物体投入垃圾箱的能力。研究团队计划进一步改进他们的方法以应对这些挑战。Suh强调，与其将此类系统视为“黑箱”，不如利用模型来理解这类机器人系统的结构，这样就有机会加速整个流程。这项研究的部分资金由亚马逊、麻省理工学院林肯实验室、美国国家科学基金会和Ocado集团提供。随着麻省理工学院机器人操控技术的不断发展，它们为各个领域的机器人应用开辟了新的可能性，证明了对问题的深刻理解能够带来创新性的解决方案。凭借这些进步，能够像人类一样直观地操控物体的机器人或许离我们并不遥远。.
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