蓋世汽車訊 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對工程師如何設(shè)計(jì)機(jī)器人控制器產(chǎn)生了巨大影響，催生了自適應(yīng)能力更強(qiáng)、效率更高的機(jī)器。不過，這些類似大腦的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)也是一把雙刃劍：其復(fù)雜性使其功能強(qiáng)大，但也難以保證由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的機(jī)器人能夠安全地完成任務(wù)。

圖片來源：MIT CSAIL

驗(yàn)證機(jī)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(yuǎn)不會發(fā)生。然而，對于由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的機(jī)器人，此前用于驗(yàn)證李雅普諾夫條件的方法并不能很好地?cái)U(kuò)展到復(fù)雜的機(jī)器。

據(jù)外媒報(bào)道，麻省理工學(xué)院（MIT）計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）及其它機(jī)構(gòu)的研究人員現(xiàn)在開發(fā)出新技術(shù)，可以在更復(fù)雜的系統(tǒng)中嚴(yán)格驗(yàn)證李雅普諾夫計(jì)算。該算法可以高效地搜索和驗(yàn)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(jī)器人和自動駕駛汽車，包括飛機(jī)和航天器。

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