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這些自給自足的機器人可以生下“嬰兒”并殖民遙遠的星球_ONE

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有人建議,如果人類要在其他星球上定居,就需要一個機器人先遣隊。這些機器人要被送去創造有利于人類的條件,如果它們要在等待它們的惡劣的宇宙氣候中生存,就必須堅強,適應性強且可回收。

我和我的團隊與機器人專家和計算機科學家合作,一直在研究這種機器人。通過3D打印機生產并自動組裝的產品,我們正在創造的機器人不斷發展,以便針對他們所處的條件快速進行優化。

我們的工作代表了一種自治機器人生態系統的最新進展,該生態系統可以幫助人們建立遠離地球,遠離人類監督的未來家園。

機器人崛起

自數十年前我們第一次笨拙地涉足人工運動以來,機器人已經走了很長一段路。如今,波士頓動力等公司生產的超高效機器人可以在工廠中裝載卡車,堆放貨盤并在工廠內移動箱子,完成您可能認為只有人類才能完成的任務。

Citadel Securities ETF負責人:若加密ETF獲批,將準備好為這些產品做市:6月7日消息,做市商巨頭Citadel Securities的ETF負責人Kelly Brennan表示,如果加密ETF得到監管批準,將準備好為這些產品做市。(彭博社)[2022/6/8 4:09:28]

盡管取得了這些進步,但設計用于在系外行星或深海溝等未知或惡劣環境中工作的機器人,仍然對科學家和工程師構成了巨大的挑戰。在宇宙中,理想的機器人應該是什么形狀和大小?它應該爬行還是走路?它需要什么工具來操縱其環境-它將如何在壓力,溫度和化學腐蝕的極端情況下生存?

BM:B1能夠且將會產出有意義的東西 這些東西將只是系統的一部分:1月30日,EOS創始人BM(Daniel Larimer)發推稱,B1能夠并且將會產出有意義的東西,這些東西將只是系統的一部分。BM發布該推文是為回應推特網友指責其在接受媒體Cryptonomist采訪時針對Block.one發表的相關言論。網友指責稱,BM的采訪表述像是完全投降,同時將EOS與XRP相提并論,以及提到的Block.one技術相關表述有些無禮。所引起爭議的具體內容為,BM認為Block.one對股東負有責任,并需要生產出符合規定的產品,BM稱,因此Block.one將永遠不可能建立和推廣使人們擺脫對現有權力依賴的技術。[2021/1/30 18:28:53]

大自然對人類來說是不可能的難題,自然已經解決了這個問題。達爾文進化論已經產生了數百萬種完全適應其環境的物種。盡管生物進化需要數百萬年的時間,但人工進化可以在數小時甚至數分鐘內完成。數十年來,計算機科學家一直在利用它的力量,例如,將氣體噴嘴噴到了非常適合其功能的衛星天線上。

聲音 | 政協委員:區塊鏈等技術是美國領先 但中國對這些技術的應用走在世界前列:據人民政協報報道,1月28日,全國政協雙周協商座談會上,朱新力委員表示,大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術是美國領先,但中國對這些技術的應用走在世界前列。他建議積極推動政企合作,立法、執法、司法各部門要從各自職能出發采用新技術、建立新規則,形成網絡環境下的知識產權的保護合力。他認為,可通過審理互聯網侵權案件明晰網絡治理新規則,在執法中也可利用區塊鏈技術、電子存證技術、異步審理模式等,提升治理能力。[2019/1/29]

但是,當前移動物體的人工進化仍然需要大量的人類監督,這需要機器人與人類之間緊密的反饋回路。如果要通過人工進化來設計一個有用的機器人進行系外行星探索,那么我們需要將人類從循環中移除。本質上,進化的機器人設計必須自主制造,組裝和測試自己-不受人類監督的束縛。

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不自然的選擇

任何進化的機器人都將需要能夠感知其環境并具有多種移動方式,例如使用輪子,關節腿甚至是兩者的混合物。為了解決在將設計從軟件轉移到硬件時不可避免的現實差距,還需要至少在硬件中進行一些演變-在實時和真實空間中進化的機器人生態系統中。

自主機器人進化項目正是針對這一問題,將來自四所大學的科學家和工程師召集在一起,進行了一個為期四年的雄心勃勃的項目,以開發這種根本性的新技術。

如上所述,通過使用3D制造,機器人將“誕生”。我們使用一種新型的混合硬件-軟件演進體系結構進行設計。這意味著每個物理機器人都有一個數字克隆。物理機器人在現實環境中進行了性能測試,而其數字克隆則進入一個軟件程序,并在其中進行快速的模擬進化。這種混合系統引入了一種新型的進化方式:可以通過虛擬的“母親”和身體的“父親”結合最成功的特征來產生新的一代。

除了在我們的模擬器中進行渲染外,還將對通過我們的混合進化而生產的“兒童”機器人進行3D打印,并將其引入到真實的,類似托兒所的環境中。在這個體育訓練中心內,最成功的人可以將其“遺傳密碼”用于繁殖和子孫后代的改善,而作為適應性進化周期的一部分,可以簡單地吊起較少的“適合”機器人并將其回收利用成新的機器人。

進入項目兩年,已經取得了重大進展。從科學的角度來看,我們設計了新的人工進化算法,產生了各種各樣的機器人來驅動或爬行,并且可以學習在復雜的迷宮中導航。這些算法會演化機器人的身體計劃和大腦。

的腦包含一個控制器,它確定如何機器人移動時,來自環境的解釋感覺信息和轉換成電機控制這一點。一旦構建了機器人,一種學習算法便會快速完善兒童大腦,以解決其新身體與遺傳大腦之間任何潛在的不匹配問題。

從工程角度來看,我們設計了“RoboFab”以實現完全自動化的制造。該機械臂將通過進化選擇的電線,傳感器和其他“器官”連接到機器人的3D打印機箱。我們設計了這些組件以利于快速組裝,使RoboFab可以訪問機器人肢體和器官的大型工具箱。

廢物處理

我們計劃解決的第一個主要用例是,部署這項技術來設計機器人,以清理核反應堆中的遺留廢物,就像在迷你電視劇《切爾諾貝利》中看到的那樣。用人工來完成這項任務既危險又昂貴,而且仍有待開發必要的機器人解決方案。

展望未來,長期愿景是充分開發該技術,以使整個自主機器人生態系統的演化成為可能,而該生態系統可以在充滿挑戰的動態環境中長期生活和工作,而無需人工監督。

在這種激進的新范式中,機器人是構思和誕生的,而不是設計和制造的。這樣的機器人將從根本上改變機器的概念,展示出可以隨著時間改變其形式和行為的新品種,就像我們一樣。

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