第176章 幻方量化——用AI炒股！
這次桌球在拍麵上連續彈跳了10次，直到一次微小的角度偏差導致球飛向側麵。
然後又輪到了A1機器人的回合。
桌球在球拍上彈跳的次數在不斷增加著，有時候也會存在失誤，導致顛球的次數沒能達到上一輪的水平。
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但這並不是算法疊代有問題，而是物理世界存在的偶然性，桌球撞擊在球拍不同位置彈力公差，實驗室空調氣流的擾動，都有可能導致誤差。
總體上看來，顛球次數是逐漸向上增長的。
李興漢和趙教授就這樣站在3台機器人旁邊，眼睜睜地看了半個小時。
看著顛球次數從最開始的8次，上漲到了30多次，不過隨著顛球成功的次數越多，難度似乎也在不斷增加。
梁文峰這時走了過來，從旁邊的一台電腦中調出了後台數據。
看著兩台顛球機器人的後台數據，他嘆了一口氣說道：「算法還是不夠完善，到了一定極限就會陷入瓶頸，我已經嘗試過很多次了，顛球次數到了35次左右，就很難再有進步。」
「具體是什麼原因導致的？」趙教授好奇地問道。
「隨著疊代次數增加，係統會積累大量相似但細微差異的動作參數。這些冗餘數據會拖慢實時運算速度，導致機械臂的響應延遲從最初的2毫秒增加到5毫秒，對顛球這種需要精確到毫米級的動作來說，這點延遲就是致命傷。
更麻煩的是過擬合」現象。機器人為了復現第35次成功時的完美軌跡，反而喪失了應對突發變量的靈活性。」
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「有什麼辦法解決這些問題嗎？」李興漢問道。
「可以更換更加先進的處理晶片，或許能讓顛球次數到達60甚至80次，不過這個辦法治標不治本，終究還是要繼續優化算法，才有可能讓機器人學習技術得到蛻變，我正在嘗試把【卷積神經網絡優化框架1.04】融入到我的算法中來，隻不過這項技術過於深奧了，我暫時還沒吃透。
再給我兩個月時間，應該能看到一些成果。」
李興漢聞言，摸著下巴點了點頭。
【卷積神經網絡優化框架1.04】可是他目前從係統中抽取出來的科技係數最高的技術，比起現在的AI算法起碼領先了三四代，即便梁文峰是難得的天才，一時半會研究不明白也是正常的。
「能做到現在這個程度已經很好了，巧匠1號」的主要工作都是一些重複性比較高的內容，並沒有需要像是顛桌球這樣擁有高度隨機性的工作。」
李興漢凝視著屏幕上跳動的參數曲線，突然轉身對梁文峰說道：「把【卷積神經網絡優化框架1.04】的核心算法模塊拆解出來，我們換個思路先不追求通用性，專門針對工業場景做垂直優化。」
梁文峰眼睛一亮：「你說，把學習範圍限定在焊接、裝配這些固定動作序列上？」
「沒錯。」
李興漢指向正在測試的「巧匠1號」。
「先讓它們擁有應付所有工業生產方麵的能力，每台機器人隻需要掌握20種標準動作，但要做到百萬次零誤差。」
梁文峰聞言思考了片刻後說道：「我倒是有個更好的辦法。」
「我們可以建立一個機器人學習雲平台，將不同工藝製作成學習模塊上傳到平台。當機器人需要執行某項工作時，可以直接從雲端下載對應的學習模塊。
同時，機器人在實際工作中產生的操作數據和工藝優化數據會實時上傳到平台，通過持續的數據積累和算法優化，不斷提升整體工藝水平。
這樣一來，我們能夠積攢海量的機器學習數據，為未來的AI算法更新疊代打下堅實的基礎。」
李興漢聞言，頓時眼前一亮。
「就按你說的這樣做！」
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