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前言
飛行機器人能夠自我飛行，還是取決於深度學習方法
“想想蒼蠅能做什麼，” EPFL腦思維研究所的實驗室Pavan Ramdya教授和EPFL計算機科學學院的Pascal Fua教授的實驗室領導了這項研究。“蒼蠅可以爬過輪式機器人無法做到的地形。”
蠅並不完全對人類具有吸引力，不過我們可以適當地將他們與日常生活中令人垂涎的經歷聯繫在一起——機器人。事實證明，蒼蠅具有某些特性和能力，可以為機器人系統的新設計提供依據。
拉姆迪亞說：“與大多數脊椎動物不同，蒼蠅幾乎可以爬任何地形。” “它們可以粘在牆壁和天花板上，因為它們的腿尖上有粘合墊和爪子。這使它們基本上可以移動到任何地方。這也很有趣，因為如果將其放在任何表面上，都可以通過等待來管理能量消耗在適當的時候採取行動。”
正是這種提取飛行行為原理的構想為機器人的設計提供了信息，從而推動了DeepFly3D的發展，DeepFly3D是捕捉果蠅（Drosophila melanogaster）（一種幾乎在整個生物學中廣泛使用的模型生物）的運動系統而開發出來的。
在拉姆迪亞（Ramdya）的實驗裝置中，蒼蠅在微型浮球之類的微小浮球上行走，而七個攝像頭記錄了它的每一次運動。蒼蠅的頂側被粘在一個固定的舞臺上，這樣當它在球上行走時它始終保持在原位。然而，蒼蠅“相信”它正在自由運動。
果蠅的不同姿勢可以通過多臺攝像機捕獲，並使用DeepFly3D軟件進行處理。圖片來源：EPFL P. Ramdya
然後，由SemihGünel（博士）開發的深度學習軟件 DeepFly3D處理收集到的相機圖像。拉姆迪亞說：“這是一個必要的，跨學科的合作和變革的典範。” “通過利用計算機科學和神經科學，我們解決了長期的挑戰。”
DeepFly3D的特殊之處在於，它可以推斷飛行中甚至其他動物的3D姿態，這意味著它可以自動預測並以空前的分辨率進行行為測量，以用於各種生物學應用。該軟件無需手動校準，它使用相機圖像自動檢測並糾正在計算飛行姿勢時所犯的任何錯誤。最後，它還使用主動學習來提高自己的表現。
DeepFly3D開闢了一種方法，可以在三個維度上高效、準確地對果蠅的運動，姿勢和關節角度建模。這可能會激發一種標準方法來自動模擬其他生物中的3D姿勢。
拉姆迪亞說：“果蠅作為模型有機體，很好地平衡了可處理性和複雜性。” “如果我們瞭解它是如何工作的，我們會對機器人技術和醫學產生重要影響，也許最重要的是，我們可以在相對較短的時間內獲得這些見解。”
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