新的MIT算法優化了軟機器人上的傳感器放置，以幫助他們了解世界_加密貨幣

軟機器人可以比其剛性親戚靈活得多，但是其大范圍的運動使其難以繪制人體部位的位置圖。

通過優化傳感器在人體上的排列，新算法可以使他們更好地控制自己的運動。

“你不能把機器人自身傳感器無限多，”說研究的共同第一作者安德魯·斯皮爾伯格，博士研究生在MITCSAIL。“所以，問題是：您有多少個傳感器，為了獲得最大收益，您將這些傳感器放在哪里？”

Raiz推出新的零售比特幣基金:受千禧一代喜愛的投資應用程序Raiz Invest（ASX：RZI）正在啟動第七個投資組合，而這個投資組合提供了對比特幣的投資。其中5％的資金將用于比特幣的投資，其余的將是交易所交易基金（ETF）。負責幫助Raiz托管的將是總部位于紐約的加密貨幣交易平臺Gemini。Gemini運營總經理 Jeanine Hightower-Sellitto表示，Raiz的舉動將進一步推動加密貨幣在澳大利亞市場的使用。（techtelegraph）[2020/5/25]

研究人員開發了一種新穎的神經網絡架構來回答這個問題。它通過確定傳感器的理想位置并了解不同任務需要哪些運動來工作。

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該團隊首先將機器人的身體劃分為不同的區域，然后將其應變率用作神經網絡的輸入。隨著時間的流逝，網絡制定出最有效的動作順序來完成任務，例如使用哪些動作來抓取不同的選項。

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該網絡還跟蹤最常使用哪些區域，然后在后續試驗中從輸入中刪除較少使用的區域。

通過此過程，系統可以建議將傳感器放置在機器人上的位置。

研究人員通過將其建議與人類專家的傳感器設計進行比較來測試其建議。

他們首先要求機器人專家選擇他們認為最適合諸如抓取物品等任務的傳感器位置。接下來，他們進行了仿真，將人工設計與算法敏感型機器人的性能進行了比較。

研究共同作者亞歷山大·阿米尼說，他對結果感到驚訝：

即使我看著一些機器人的身體，并且對傳感器應該走的位置非常有信心，我們的模型在每個任務上的表現都遠勝于人類。事實證明，這個問題比我們最初預期的要復雜得多。

研究人員認為，該算法可以幫助實現軟機器人設計的自動化，并最終幫助機器與周圍環境進行互動。

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