加州伯克利研發最靈活機械手 5年內或可超越人類

　　據DeepTech深科技報道，近日，加州大學伯克利分校研發了一款高靈活性的工業機器人，可以在倉庫、工廠、醫院、家庭場景中找到用武之地。

　　這款機器人由該校教授肯·戈德伯格和他的一名研究生研發，它擁有多項技能，比如對你的抽屜進行分類整理，速度和技巧驚人。它基于名為Dex-Net的軟件拾取物體，該軟件可在虛擬環境中拾取物體，通過反復試錯來訓練深度神經網絡。

　　該系統的最新版本包括一個高分辨率3-D傳感器和兩只機械手臂，每只手臂都由不同的神經網絡控制。一只手臂配備了傳統的機器人手爪，另一只手臂帶有吸氣系統。機器人通過軟件掃描一個物體，然后查看兩個神經網絡，以實時決定特定物體是該被抓取還是吸取。如果不確定應該如何抓住一個物品，機器人會推動這件物品以便更好地觀察它。

　　該項目的研究人員還開發出了一種衡量機器人抓取性能的方法：一種被稱為“每小時平均抓取數”的度量標準。這項指標將幫助實驗室更好地分享他們的成果。

　　戈德伯格表示，在五年內，他預計該機器人每小時的效率將“達到甚至超越人類的平均水平。”