东北大学大学院王昱晨（日本学术振兴会特别研究员 DC2）与泰国威塔亚西里梅蒂科学技术研究生院大学合作的国际研究团队宣布，他们成功构建了一套由人工智能从昆虫极少量步行数据中推断步态机制的全新框架，并在六足机器人上实现了验证。

AI从“几步”昆虫数据中推断步行规则

研究团队以“逆强化学习”为核心方法，不再由人类设计步行的报酬函数，而是让AI直接从昆虫（纳纳夫西）的数步运动数据中推断其步行所依据的报酬结构与脚部协同规则。 分析结果显示，AI在没有人工设定的情况下成功抽取出昆虫步行的关键原则。

 在复杂地形与脚部损失情况下仍能保持生物般的灵活性

研究团队进一步指出，即使AI仅以平地步行数据作为训练资料，它仍能在凹凸地形或失去一条腿的情况下展现出接近生物的柔性步态协调能力。 这意味着AI不仅学习了“如何走路”，还掌握了“如何在突发状况下调整步态”。

 成功移植至六足机器人，学习速度提升约三倍

研究团队将以昆虫模型训练出的控制策略直接移植到体型与结构完全不同的六足机器人上，结果机器人迅速获得方向性明确的协调步行能力，步行学习速度较传统方法提升约三倍。

迈向灾害现场与未知地形的下一代多足机器人

多足机器人因能跨越车轮无法通过的障碍，在灾害现场、月球或火星等未知地表环境中备受期待。 本研究成果为实现能在未知环境中灵活应对的多足机器人奠定了重要基础，未来有望应用于灾害救援与极端环境探测。

論文情報：【Bioinspiration & Biomimetics】From insect behavior to transferable robot locomotion: inferring embodied locomotor principles from limited data via adversarial inverse reinforcement learning

消息来源：昆虫の「歩き方」をAIが解読　東北大学が六脚ロボットによる実証に成功 – 大学ジャーナルオンライン

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