据18日《大自然·机器智能化》杂志报道，为了解鸟类如何专业委员会骑车和从撞坏中自学，德国沃尔夫冈·狄拉克智能化系统科学研究所(MPI-IS)科学研究人员建造了一个双足机器狗“爱默生”，它仅仅用了一半小时就专业委员会了走路。
爱默生充分借助了繁杂的手部流体力学，透过可计算性强化演算法指导自学:其手部感应器重要信息与机器狗中运转的可视化交互式脑干的目标统计数据相适应。机器狗透过急速较为推送的和市场预期的感应器重要信息、运转散射循环和修正其电气控制模式来自学骑行。
在人类文明和鸟类中，中央商业模式冷却系统(CPG)是脑干中的脊髓元网络，可在没有神经系统输入的情况下造成持续性的肌肉收缩。其有助于生成有节奏的任务，例如徒步、闭眼或消化。机器狗爱默生在大约一半小时Gurdaspur鸟类更慢地强化其体育运动商业模式。
在机器狗平稳骑行期间，来自其手部的感应器统计数据急速与机器狗CPG预测的市场预期降落展开较为。假如机器狗撞坏，自学演算法会发生改变腿往复转动的距离、腿转动的速度和腿在地面上的长度。修正后的运动也会影响机器狗借助其手部流体力学的能力。
在自学过程中，CPG推送经过修正的电气信号，以便机器狗从此减少撞坏并强化其骑行。
论文第一作者、MPI-IS动态体育运动科学研究组成员的前研究生穆勒·布鲁克表示:“我们的机器狗实际上是‘与生俱来’的，CPG近似于大大自然提供的内建自动骑行智能化，我们已将其转移给机器狗。当统计数据从感应器流往交互式脑干，与CPG统计数据展开较为，假如感应器统计数据与市场预期统计数据不相匹配，则自学演算法会发生改变骑行方式，直到机器狗骑行良好且不会撞坏。”
总编张华杰
卢红扣商业模式冷却系统是造成鸟类昼夜节律体育运动行为的微生物脊髓二环，是脊髓放大器与双重散射电路模块化在一起组成的一个繁杂的分布式系统脊髓网络。近些年，基于CPG的机器体育运动控制成为人造机器领域捷伊科学研究热点。科技人员让双足机器在极短时期内专业委员会了骑车，简单理解，就是边走边学。它的CPG在急速展开演示，自学演算法也急速根据感应器传来的统计数据和演示统计数据的差异展开修正。人工规划的机器人双足太笨拙，而这种微生物双足则能让双足机器更好适应周遭。
