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来源:百度百科 2025年12月26日 07:28 https://dopil.over-blog.com

　　空间音频同时利用AirPodsMax中，以及iPhone或iPad中的陀螺仪和加速感应器，追踪用户头部以及设备的移动，比较运动数据，然后重新映射声场，即便用户移动头部，声场依然来自用户设备。

　　那么，哪种形态最佳呢？

　　带着这个问题，RoboGrammar系统开始了关键一步——自动检索适用于地形的性能最佳机器人及其相应的控制器。

　　所谓控制器，是指一组能为机械结构真正赋予生命的指令，它将控制机器人各个马达的运动顺序，在论文中，控制器的算法被称为是「模型预测控制」（ModelPredictiveControl，在这一算法中，快速向前移动的优先级最高。

　　当每个机械结构被赋予生命后，计算机就会通过被称为「图形启发式搜索」（GraphHeuristicSearch的神经网络算法来检索高性能机器人。

　　作为一种新型的组合设计空间的高效搜索方式，GraphHeuristicSearch使得计算机在探索设计空间的同时学习函数，该函数能将不完整的设计（如组合搜索树中的节点映射到通过扩展这些不完整的设计实现的最佳性能值。

　　值得一提的是，GraphHeuristicSearch优先探索的是设计空间中那些最有希望的分支。

　　为进一步测试 GraphHeuristicSearch，研究人员特意设定了多种对于机器人来说具有挑战性的地形。结果证明，不论是单一地形还是地形组合，RoboGrammar都能生成性能最佳的机器人。

　　而上述所有步骤都发生在工程师拿起螺丝钉之前。

　　AllanZhao表示：目前为止，机器人设计仍然是一个非常“手工”的过程，而我们的RoboGrammar则是一种更新颖的、更有创意的机器人设计方法，它可能会更高效。

　　机器人研究权威专家、美国哥伦比亚大学教授Hod Lipson对这项研究成果的评价则是：这项工作是25年来在自动设计机器人形态和控制方面的最高成就。使用图形语法的想法已经出现一段时间了，但是还没有哪个团队能像这样完美地实现了这一想法。

　　正如很多科学领域一样，机器人的未来还有很大的想象空间，期待MIT这一创新想法的后续进展。

　　AI介入医学让救治变得更高效，同时也在颠覆人类认识科学的方式。

　　「这将改变医学，改变研究，改变生物工程，」生物学家AndreiLupas这样评价Alphabet旗下的DeepMind最新推出的蛋白质结构预测AI——AlphaFold2。

　　「它将改变一切。」最后这句话直接被《自然》杂志用作封面标题。

　　Lupas之所以这么说，因为他本人花了十年时间，用尽各种实验方法也没能弄清楚一种蛋白质折叠后的形状，但借助AlphaFold2后，他在半个小时内就看清了那团彩色的，像是被手掌捏出特定形状的「珠子项链」。

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