華威大學WMG的研究人員開發了革命性的人工智能算法，該算法可以使機器人像人類一樣對對象執行靈巧的操縱。 儘管對對象進行靈巧的操作是人類的基本任務和膚淺任務，但對於自主機器人而言，在這一看似突破之前，仍然很難對其進行處理。 
影子機器人的靈巧手臂與人體手臂非常匹配，並且能夠複製其所有功能。 仿真表明，機器人的手可以獨立學習協調動作並執行各種複雜性的任務。
機械臂可用於許多關鍵應用中，這些應用要求在製造，手術和放射性物質活動中具有精確性和多功能性。 在裝配線上使用機械臂提高了生產率，並減少了工人在工作場所面臨的風險。
華威大學WMG的Giovanni Montana教授和Henry Charlesworth博士在題為“通過軌跡優化和強化學習解決複雜的靈巧操縱問題”的文章中提出了新的人工智能算法（也稱為“大腦”），以指導機器人進行協調手指運動和操縱物體。 
該算法的通用性在於，只要可以模擬，機器人就可以學習任何問題。 XNUMXD建模是使用MuJoCo（具有接觸的多關節動力學）開發的，MuJoCo是由華盛頓大學開發的物理引擎。
研究人員的方法使用兩種算法-初始計划算法和強化學習算法。 使用這種方法，研究人員能夠獲得比現有方法更好的動作。
預計該研究團隊將繼續與Shadow Robot合作，並在真實的機器人設備上部署算法，這將使手更接近於在日常生活中使用。 
在即將於2021年NeurIPS會議上發表的另一篇名為PlanGAN：基於模型的稀有獎勵和多目標計劃中，WMG研究人員還開發了一種通用的AI方法，該方法可以使機器人按順序學習不同的任務。 以提高您操作手的能力。
位於倫敦的陰影機器人公司董事總經理里奇·沃克（Rich Walker）表示，該公司已經走了很長一段路，並強調研究團隊現在正在通過創建足夠智能的算法來控制機器人手臂來兌現硬件承諾-也許不久之後，我們我們將看到超人的奇觀。 （ 通過)
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