Когда робот ломает конечность, это, как правило, оставляют абсолютно беспомощным, неспособным преодолеть ее нетрудоспособность. Но в видео выше, роботы делают что-то, что они никогда не делали прежде — выбор лучшего способа идти после раны.
Для выполнения этого подвига шестиногие роботы полагаются на ранее сгенерированную карту 13 000 различных комбинаций движения ноги, производящих предсказуемый выход. В ходе генерации этой карты роботы «учатся» идти, каждый развивающиеся немного отличающиеся растворы от ее пэров: Некоторые решают, что это лучше идти на всех шести ногах, тогда как другие предпочитают всего три, четыре, или некоторый гибрид. Если рана разрушает походку робота, машина возвращается через свой каталог и проверяет другие поведения, генерировавшие эффективное движение до раны — возможно, идущий с четырьмя ногами вместо шесть, например.
Затем обратная связь от ее испытания используется для очистки дополнительных поисков гуляющих стратегий. Робот с поврежденной передней правой ногой мог бы быстро быть в состоянии решить, что стратегии, положившиеся в большой степени на тот придаток, не будут успешными, даже при том, что это не «знает», какая нога работает со сбоями.
Новое исследование, изданное онлайн сегодня по своей природе, отличается от других ранее опробованных исправлений робота, потому что оно не требует, чтобы программист предположил каждый способ, которым робот мог подвести и написать инструкции для каждого случая; роботы приходят к своим собственным заключениям независимо. Новый алгоритм мог также позволить «здоровым» роботам преодолеть новые препятствия, как ходьба на новых видах ландшафта.
Кишечные глисты могли попробовать различные стратегии, проанализировать обратную связь и выбрать новую лучшую тактику. Исследователи отмечают, что так большая часть энергии метода полагается на наличие большого бассейна стратегий вынуть из, но алгоритм все еще широко полезен — это уже использовалось с роботизированной рукой, замеченной в видео, например, и исследователи думают, что это будет применимо ко многим другим системам в будущем.
Алгоритм мог помочь сохранить будущие планетарные марсоходы или глубоководные исследования, работающие дольше, даже если они наносят некоторый ущерб.