Google DeepMind推出DemoStart自主强化学习方法 利用少量示范样本实现复杂操作任务

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一直以来，研究人员都在试图开发出能够在现实环境中安全、高效地执行复杂任务（如多指手操作）的机器人技能。传统的机器人学习方法往往需要大量的实际数据，这不仅耗时耗力，还存在安全风险。因此，仿真环境下的学习并结合后续的仿真到现实（sim-to-real）迁移成为了一个有效的替代方案。 近日， 谷歌DeepMind团队提出了一种名为DemoStart的新型自主强化学习方法，该方法能够在只有少量示范和稀疏奖励的情况下，让装备有机械手臂的机器人在仿真环境中学习复杂的操作技能，并成功实现了零样本的仿真到现实迁移。 ▍ Google DeepMind推出DemoStart技术  DemoStart方法是一种结合了示范引导与稀疏奖励的强化学习框架，目的是通过自动化课程设计，提高机器人在仿真环境中的操作技能学习效率，并最终实现这些技能从仿真到现实的零样本迁移。 该方 ………………………………