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一種新型外骨骼人工智能控制器，能夠在沒有特定編程的情況下學習不同的人類運動，已證明可大幅度節能，標志著可穿戴機器人技術向前邁出了一大步。該研究最近發表在《自然》（Nature）雜志上。 該論文的第一作者、美國安柏瑞德航空大學（Embry-Riddle Aeronautical University）的羅淑珍博士（Dr. Shuzhen Luo）解釋稱，這種被稱為“外骨骼（exoskeletons）”的人體可穿戴機器人框架有望讓人更容易行動，但技術障礙限制了它們的廣泛應用。 羅淑珍稱，迄今為止，外骨骼必須基于對人類受試者進行漫長、昂貴、勞動密集型的測試，為特定的活動和個體預先編程。 現在，研究人員描述了一種超級智能或“學習型”控制器，它利用數據密集型人工智能（AI）和計算機模擬來訓練便攜式機器人外骨骼。 這種方法被認為是第一個在模擬中證明開發控制器的可行性的方法，它在顯著提高人類行動的同時，彌合了所謂的模擬到現實，或“模擬與現實的差距”。 “以前在強化學習方面的成就往往主要集中在模擬和棋盤游戲上，”羅淑珍表示，“而我們提出了一種新方法——即一種動態感知、數據驅動的強化學習方法，以訓練和控制可穿戴機器人，直接造福人類。” |
