最近，加州大学伯克利分校开发了一种高度灵活的。工业机器人可以用在仓库，工厂，医院找到在家庭场景中使用的地方。
这一个机器人它由肯·戈德伯格教授和他的一名研究生开发，拥有许多技能，如以惊人的速度和技巧整理你的抽屉。它基于名为Dex-Net的软件，可以在虚拟环境中拾取物体，并通过试错来训练深度神经网络。
该系统的最新版本包括一个高分辨率的三维传感器和两个机械臂，每个机械臂都由不同的神经网络控制。一只手臂配有传统的机器人爪，另一只手臂带有抽吸系统。机器人通过软件扫描一个物体，然后看两个神经网络来实时决定是否应该抓住或吸住特定的物体。如果你不确定如何抓住一个物体，机器人会推动这个物体更好的观察它。
该项目的研究人员还开发了一种测量方法。机器人抓取性能的方法:一种称为“每小时平均抓取次数”的测量方法。该指标将帮助实验室更好地共享他们的结果。
戈德伯格说，他预计在五年内机器人小时效率将“达到甚至超过人类的平均水平。”