軟體機器人屬于一個新的領(lǐng)域，它可能在諸如外科手術(shù)等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用（手術(shù)時的納米機器人需要在人體內(nèi)部移動而不損傷軟組織）。軟體機器人通常由彈性、高柔韌性甚至有機材料制成，這為它們在傳統(tǒng)剛性機器人無法勝任的角色中部署提供了機會。另外，高度靈活的軟體機器人也很有可能成為制造業(yè)和倉庫環(huán)境中的關(guān)鍵部件。

下個月即將在溫哥華召開的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)（Neural Information Processing Systems）會議上，麻省理工學(xué)院的研究者將詳細(xì)介紹一種優(yōu)化軟體機器人控制和設(shè)計的新方法。基于此方法，軟體機器人將能夠完成過去由于嚴(yán)重依賴計算能力而難以完成的任務(wù)。

軟體機器人能夠延展和操控自己形狀，是極其靈活的。從計算的角度來看，這意味著它們有無數(shù)種運動方式，讓計算機的訓(xùn)練任務(wù)變得極其繁重。

該項研究的第一作者、計算機科學(xué)與人工智能實驗室（CSAIL）畢業(yè)生安德魯·斯皮爾伯格（Andrew Spielberg）在博客中寫道：“軟體機器人是無限維的生物，在任意給定時刻都有上十億種不同的彎曲方式，但事實上，軟物體有其自然的彎曲方式。我們發(fā)現(xiàn)軟體機器人的自然狀態(tài)可以非常簡潔地用低維來描述。我們通過學(xué)習(xí)對可能狀態(tài)的良好描述來優(yōu)化軟體機器人的控制和設(shè)計。”

為了訓(xùn)練和開發(fā)他們的軟體機器人應(yīng)用程序，研究人員創(chuàng)建了一個模擬，以訓(xùn)練二維和三維軟體機器人完成諸如抵達(dá)目標(biāo)物體以及操控自身形狀等任務(wù)。實驗證明，該模擬中，機器人程序化運動的速度和精度都比復(fù)雜的傳統(tǒng)方法有了顯著提高。通常需要進(jìn)行多達(dá)30000次模擬才能實現(xiàn)的優(yōu)化，新方法只需400次。

在模擬中，一個名為“觀察者”的程序計算所有變量，并監(jiān)督一個軟體機器人完成指定任務(wù)的情況。此前，研究人員設(shè)計了一簇包含機器人可進(jìn)行的運動詳細(xì)信息的parTIcle（粒子仿真），如果機器人試圖越過這些限制，則會被抵抗運動的制動器阻止。然而，手工設(shè)置所有這些規(guī)則是非常耗時的。

為了解決這個問題，研究人員創(chuàng)建了一個“循環(huán)學(xué)習(xí)優(yōu)化（learning-in-the-loop opTImizaTIon）”，其中所有參數(shù)都是在多個模擬中通過一個反饋循環(huán)來學(xué)習(xí)的。

麻省理工學(xué)院指出：“該模型采用了一種稱為物質(zhì)點法（MPM）的技術(shù)，該技術(shù)模擬由背景網(wǎng)格包圍的連續(xù)物質(zhì)（如泡沫和液體）的粒子行為。過程中，它將機器人及其可觀察環(huán)境的粒子捕獲為像素或三維像素，稱為體素，無需任何額外計算?！?/p>

來自模擬的所有信息都由機器學(xué)習(xí)處理，機器學(xué)習(xí)創(chuàng)建一個壓縮的低維粒子網(wǎng)格表示，然后可以用作機器人的狀態(tài)表示。隨后，控制器可以使用這些參數(shù)來調(diào)整每個粒子的最佳剛度，從而優(yōu)化機器人的運動。在未來，軟體機器人可以為特定任務(wù)以不同的剛度被3D打印出來。