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技能发展在物理AI能培养出栩栩如生的智能机器人

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3D rendering of a female robot looking like she is thinking about something using her artificial intelligence.

新的研究表明相结合的教育主题和研究学科帮助研究人员注入生命栩栩如生的智能机器人。

注释块 建议教材科学,机械工程,计算机科学,生物学和化学的联合纪律可以帮助学生发展他们需要创建逼真的人工智能(AI)机器人研究人员的技能。

物理AI是新的前沿的机器人研究,并会在未来数十年产生重大影响来。 教授米尔科·科瓦奇 航空部门

被称为物理AI,这些机器人将被设计成外观和行为像人类或同时具有通常与生物有机体相关的知识能力等动物。这些机器人可以在工作和日常生活未来帮助人类,执行是危险对人类的任务,并在医学帮助,的照料,安防,楼宇和工业。

虽然机器和生物的生命单独存在,两者的智能功能尚未合并。有迄今没有自主机器人,与周围的环境,并以类似的方式人类一款基于智能手机如何当前计算机和AI交互的呢。

共同第一作者 教授米尔科·科瓦奇 帝国的的 航空部门瑞士联邦实验室材料科学与技术 (EMPA)的 材料和机器人技术中心 说:“机器人的身体'的发展机器人‘大脑’的发展背后也显著落后。不像数字AI,这在过去的几十年里进行了深入探讨,呼吸体力智力到他们一直保持相对未开发的。”

Outline of a skills map detailing what's needed to nurture Physical AI
需要培育物理技能AI(PAI)



研究人员说,造成这一差距的原因可能是,没有系统的教育方法尚未教导学生和研究人员创建结合为整体单位机器人的身体和大脑发展。

这个新的研究,发表在 性质机器智能, 定义了术语物理人工智能首次。这也表明通过学科整合,以帮助未来的研究者创造逼真与智能生物,如发展身体的控制,自主性和在同一时间感应功能相关的机器人克服技能差距的方法。

研究人员将需要的技能,更广泛的股票构建逼真的机器人,和跨学科的合作和伙伴关系将是非常重要的。 教授米尔科·科瓦奇 航空部门

作者确定是用于创建物理必不可少的AI五大学科:材料科学,机械工程,计算机科学,生物学和化学。

教授科瓦奇说:“AI的概念常常被局限于电脑,智能手机和数据密集型计算。我们建议在更广泛的意义,并共同开发的物理形态思考AI,学习系统,嵌入式传感器,流体逻辑和集成的驱动。

“物理艾新的前沿的机器人研究,并会在未来数十年产生重大影响来。共同发展的学生的技能,在一个综合性,多学科的方法可以解锁为学生和研究人员的一些关键概念。”

Photo of cover of 自然智能机. It shows two robotic hands reaching upwards, with the caption 'crafting artificial intelligence'
本文的特点是对自然的机器智能的封面

研究人员说,在机器人实现本质上一样的功能,需要结合传统的机器人,并与其他学科的AI创建物理人工智能作为自己的纪律。

教授科瓦奇说:“我们设想的AI身体被进化,并通过使用各种非常规的材料和研究方法的实验室培养机器人。研究人员将需要的技能,更广泛的股票构建逼真的机器人,和跨学科的合作和伙伴关系将是非常重要的。”

这种伙伴关系的一个例子是帝国-EMPA关节 材料和机器人技术中心 链接了帝国的EMPA的材料科学的专业知识 空中机器人技术实验室.

开发技能和研究物理AI能带给我们比以往任何时候都更接近重新定义人类与机器人和机器人环境的相互作用。 阿斯兰博士miriyev 航空的EMPA /部门

作者还提出了通过在机构和社区层面都支持教师在物理加强研究活动的AI。他们建议聘用和支持教师,其重点将是多学科的物理AI研究。

共同第一作者 阿斯兰博士miriyev EMPA,并在帝国航空部说:“这种支持,尤其需要在多学科操场工作需要敢于离开狭窄的学科知识的舒适区的一个高风险的研究和职业不稳定的缘故。

“创建逼真的机器人迄今是一个不可能完成的任务,但它可以通过包括物理的AI高等教育体系成为可能。开发物理AI技能和研究可以使我们比以往任何时候都更接近重新定义人类与机器人和机器人环境的相互作用“。

研究人员希望,他们的工作将鼓励话题的热烈讨论,并会导致集成的物理人工智能在教育的主流学科。

研究人员打算实现物理人工智能方法在研究和教育活动,铺平道路,以人类与机器人的生态系统。

“技能物理人工智能”阿斯兰miriyev和米尔科·科瓦奇,公布2020年11月10日在 自然智能机.

图像学分:存在Shutterstock(主);澳门银河手机/ EMPA

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