据外媒TechXplore报道，德国斯图加特马克斯普朗克智能系统研究所（MPI-IS）发明了一种四足机器狗Morti，其中你可以在每次跌倒后调整自己的行走姿势，学习如何独立行走。7月18日，与主要作者FelixLuFelixRuppert一起在《自然·机器智能》期刊上发表了说明该技术的论文《Learning Plastic Matching of Robot Dynamics in Closed-loop Central Pattern Generators》（闭环中央模式生成器中用于学习机器人动力学的塑料匹配）。鲁珀特说：“我们研究的机器狗莫蒂具有与动物相同的反应能力，能够从失败中学会自主行走。”动物的脊髓中有一个称为CPG（中央模式发生器）的神经元网络。CPG帮助生物体执行有节奏的任务，例如行走、眨眼或消化。这个神经元网络在没有大脑输入的情况下产生周期性的肌肉收缩。Rupert在Morti的背上安装了一个虚拟脊髓来模拟CPG的效果，并在这个虚拟脊髓中安装了一个样本数据库。当Morti平稳行走时，机器人脚上的传感器数据会不断与CPG样本库中的数据进行比对，以提供合适的行走姿势。如果机器人跌倒，学习算法会通过改变腿来回摆动的距离和速度来优化行走。在机器学习的过程中，CPG会发出一些自适应的运动信号，让机器人行走的更加顺畅。这个机器学习过程的核心是改变CPG的输出信号并在机器出现问题时进行监控。▲Morti根据反馈数据优化行走Morti模仿小动物学习走路的过程。他们只有在不断跌倒后，才能找到最有效的方法来使用肌肉和学习走路。起初，Morti会摔倒，但大约一个小时后，算法会帮助Morti找到最佳的行走方式，Rupert说。Rupert还表示：“目前我的团队正在为Morti添加更多传感器，并扩大Mortimer的运动范围。我们想让Morti更像一只动物。”二、高效节能，Morti行走一小时能耗降低42%行走同样的距离，目前大多数工业四足机器人需要耗电数十上百瓦，而Morti仅耗电5瓦。一方面，这是因为工业四足机器人的体积和重量较大，需要更多的动力来支撑动作；另一方面是因为Morti的算法更加智能。一般的机器人走路时，机器学习会通过大量的计算预先设计每条腿的动作细节，这会消耗大量的电能。但当莫蒂在行走中摔倒后，他可以根据新的算法结果重新调整自己的行走角度。Morti使用这些反馈数据来学习如何走路而不需要大量计算。莫蒂可以减少学习走路过程中的能量消耗。研究发现，Morti步行一个小时后，它消耗的能量比开始步行时减少了42%。▲莫蒂在跑步机上行走德克萨斯大学圣安东尼奥分校教授迪瑞莎·库迪提普迪（DhireeshaKudithipudi）表示：“一般来说，人工智能可以很好地学习特定任务，但人工智能无法在环境时重新校准变化。Morti可以根据数据反馈自主调整其运动模式，并且它可能在重新校准环境方面表现更好。”结语：结合人工智能与生物领域，探索更多机器人或许鲁伯特的机器狗可以通过人工智能算法，像生物一样自主学习。这不仅结合了机器学习技术，还涉及到生物领域。如果这项技术能够应用于规模化，会有两个好处：一是机器学习会更节能，消耗更少的能源，机器不再需要根据大量数据进行暴力计算，而是可以通过自主学习变得更“聪明”，这项技术可以为人工智能与生物学的结合带来灵感，目前这项技术可以让机器狗更像动物，未来随着这项技术的发展，机器人可能会变得更像人。
