蓋世汽車訊 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對工程師如何設(shè)計機器人控制器產(chǎn)生了巨大影響，催生了自適應(yīng)能力更強、效率更高的機器。不過，這些類似大腦的機器學習系統(tǒng)也是一把雙刃劍：其復雜性使其功能強大，但也難以保證由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的機器人能夠安全地完成任務(wù)。
圖片來源：MIT CSAIL
驗證機器人安全性和穩(wěn)定性的傳統(tǒng)方法是通過稱為李雅普諾夫函數(shù)（Lyapunov functions）的技術(shù)。如果能找到一個李雅普諾夫函數(shù)的值持續(xù)下降，那么與更高值相關(guān)的不安全或不穩(wěn)定情況永遠不會發(fā)生。然而，對于由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的機器人，此前用于驗證李雅普諾夫條件的方法并不能很好地擴展到復雜的機器。
據(jù)外媒報道，麻省理工學院（MIT）計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）及其它機構(gòu)的研究人員現(xiàn)在開發(fā)出新技術(shù)，可以在更復雜的系統(tǒng)中嚴格驗證李雅普諾夫計算。該算法可以高效地搜索和驗證李雅普諾夫函數(shù)，為系統(tǒng)的穩(wěn)定性提供保證。這種方法可能有助于更安全地部署機器人和自動駕駛汽車，包括飛機和航天器。
來源：第一電動網(wǎng)
作者：蓋世汽車
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