深度学习造就迄今最灵巧机械臂

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新华社北京6月6日电目前，机器人手臂的灵巧性仅限于在流水线上重复设计的动作，这使得它在面对陌生事物时显得笨拙。美国科学家开发了一种新型机械臂，通过深入学习，可以快速判断出奇怪不规则物体的合适抓取方式，运动准确率达到99%。

麻省理工学院主办的麻省理工技术评论最近报道称，这种名为DEX-NET 2.0的机器人手臂是由加州大学伯克利分校的一个研究小组开发的，它是“迄今为止最灵巧的机器人”。对于形状不规则的物体，它平均能在一秒钟内做出判断，并以适当的方式用两个“手指”稳定地抓住和搬运它们。

这个机器人手臂的“眼睛”是市场上常见的3D传感设备，而“手臂”没有什么特别的。关键在于它的“大脑”，它包含一个巨大的数据库和一个用于深度学习的神经网络模型。

该数据库集成了模拟环境中数千个虚拟3D对象的形状和抓取方法，包含670万个数据。机器人手臂观察它面前的奇怪物体，将其与数据库中的记录进行比较，然后通过结合位置、角度和高度来寻找最合适的抓取方式，这在几十个实验中只失败过一次。

许多相关研究致力于机械手与实物的重复实践和数据采集，但效率不高。新方法利用虚拟物体为深度学习提供数据，可以在一天内达到过去几个月的实训效果。研究人员计划在今年7月发表一篇完整的论文并公布数据库。

专家认为，这一成果有望大大扩展机械臂的应用范围，并可能给制造和物流领域带来新的革命。