奇客 算法利用演化设计机器人

想象一下你正在参加一场比赛。要完成它，你的身体要强壮，你的大脑要跟踪路线，控制你的步伐，防止你绊倒。对机器人也是如此。为了完成任务，它们需要精心设计的身体和“大脑”或控制器。工程师使用各种模拟改进机器人的控制并使其智能。但很少有方法可以同时优化机器人的设计。除非设计者是算法。

由于计算技术的进步，终于可以编写出同时优化设计和控制的软件程序，这种方法被称为协同设计。尽管有优化控制或设计的平台，但大多数协同设计研究人员还是不得不设计自己的测试平台，这些平台通常计算量巨大且很耗时。

为了解决这个问题，MIT 研究员 Jagdeep Bhatia 等人创建了名为 Evolution Gym 的 2D 协同设计软机器人模拟系统。他们在今年的神经信息处理系统会议上展示了这个系统。他们还在一篇新论文中详细介绍了该系统。

在 Evolution Gym 中，用彩色细胞或体素组成 2D 软机器人。不同的颜色代表了不同类型的简单组件——软材料或刚性材料，以及水平或垂直致动器。由彩色方块拼凑而成的机器人在类似电子游戏的环境中移动。因为它是 2D 的，程序设计很简单，不需要太多计算能力。

顾名思义，研究人员构建了该系统以模拟生物的演化过程。它不生成单个机器人，而是生成在设计上略有差异的机器人群体。该系统具有双层优化系统——外环和内环。外环是设计优化：系统针对给定任务（例如步行、跳跃、攀爬或捕捉东西）生成许多不同的设计。内环是控制优化。