具有自我分类的能力的材料有可能推进广泛的工程应用和行业。生物系统不仅具有自我调查的能力，而且还具有自我分类以确定一般形状和功能的能力。模块化机器人系统系统的先前工作仅使自我认识和自我授权成为特定的目标形状，缺少自然界中的固有稳健性。因此，在本文中，我们利用了深度学习和神经细胞自动机的最新进展，并提出了一个简单的模块化2D机器人系统，该系统可以通过其组件的局部通信来推断其自己的形状类别。此外，我们证明我们的系统可以成功地转移到硬件上，从而为未来的自我分类机提供了机会。可在https://github.com/kattwalker/projectCube上获得代码。视频可在https://youtu.be/0tcoke4keyc上找到。

生物系统对形态损害非常强大，但人工系统（机器人）目前却不是。在本文中，我们介绍了一个基于神经细胞自动机的系统，其中运动机器人的进化，然后赋予能够通过基于梯度的训练从损害中再生其形态。因此，我们的方法结合了进化的好处，可以发现各种不同的机器人形态，以及通过可区别的更新规则对鲁棒性的监督培训的效率。所得的神经细胞自动机能够生长能够恢复超过80 \％功能的虚拟机器人，即使经过严重的形态损害。

在过去十年中，我们目睹了深度学习的兴起，以占据人工智能领域。人工神经网络的进步与具有大的内存容量大的硬件加速器的相应进步，以及大型数据集的可用性，使能研究人员和从业者能够培训和部署复杂的神经网络模型，这些模型在几个方面实现了最先进的性能跨越计算机视觉，自然语言处理和加强学习的领域。然而，由于这些神经网络变得更大，更复杂，更广泛地使用，目前深度学习模型的基本问题变得更加明显。已知最先进的深度学习模型遭受稳健性不良，无法适应新的任务设置的问题，以要求刚性和不灵活的配置假设。来自集体智能的想法，特别是来自复杂系统，如自组织，紧急行为，群优化和蜂窝系统的复杂系统的概念倾向于产生鲁棒，适应性，并且对环境配置具有较小的刚性假设的解决方案。因此，很自然地看到这些想法纳入更新的深度学习方法。在这篇综述中，我们将提供神经网络研究的历史背景，即神经网络研究的复杂系统的参与，并突出了现代深度学习研究中的几个活跃区域，这些研究融合了集体智能的原则，以推进其当前能力。为了促进双向思想流动，我们还讨论了利用现代深度学习模型的工作，以帮助推进复杂的系统研究。我们希望这次审查可以作为复杂系统和深度学习社区之间的桥梁，以促进思想的交叉授粉和促进跨学科的新合作。

机器人和与世界相互作用或互动的机器人和智能系统越来越多地被用来自动化各种任务。这些系统完成这些任务的能力取决于构成机器人物理及其传感器物体的机械和电气部件，例如，感知算法感知环境，并计划和控制算法以生产和控制算法来生产和控制算法有意义的行动。因此，通常有必要在设计具体系统时考虑这些组件之间的相互作用。本文探讨了以端到端方式对机器人系统进行任务驱动的合作的工作，同时使用推理或控制算法直接优化了系统的物理组件以进行任务性能。我们首先考虑直接优化基于信标的本地化系统以达到本地化准确性的问题。设计这样的系统涉及将信标放置在整个环境中，并通过传感器读数推断位置。在我们的工作中，我们开发了一种深度学习方法，以直接优化信标的放置和位置推断以达到本地化精度。然后，我们将注意力转移到了由任务驱动的机器人及其控制器优化的相关问题上。在我们的工作中，我们首先提出基于多任务增强学习的数据有效算法。我们的方法通过利用能够在物理设计的空间上概括设计条件的控制器，有效地直接优化了物理设计和控制参数，以直接优化任务性能。然后，我们对此进行跟进，以允许对离散形态参数（例如四肢的数字和配置）进行优化。最后，我们通过探索优化的软机器人的制造和部署来得出结论。

在过去的几十年中，人工智能领域大大进展，灵感来自生物学和神经科学领域的发现。这项工作的想法是由来自传入和横向/内部联系的人脑中皮质区域的自组织过程的过程启发。在这项工作中，我们开发了一个原始的脑激发神经模型，将自组织地图（SOM）和Hebbian学习在重新参与索马里（RESOM）模型中。该框架应用于多模式分类问题。与基于未经监督的学习的现有方法相比，该模型增强了最先进的结果。这项工作还通过在名为SPARP（自配置3D蜂窝自适应平台）的专用FPGA的平台上的模拟结果和硬件执行，演示了模型的分布式和可扩展性。头皮板可以以模块化方式互连，以支持神经模型的结构。这种统一的软件和硬件方法使得能够缩放处理并允许来自多个模态的信息进行动态合并。硬件板上的部署提供了在多个设备上并行执行的性能结果，通过专用串行链路在每个板之间的通信。由于多模式关联，所提出的统一架构，由RESOM模型和头皮硬件平台组成的精度显着提高，与集中式GPU实现相比，延迟和功耗之间的良好折衷。

The term ``neuromorphic'' refers to systems that are closely resembling the architecture and/or the dynamics of biological neural networks. Typical examples are novel computer chips designed to mimic the architecture of a biological brain, or sensors that get inspiration from, e.g., the visual or olfactory systems in insects and mammals to acquire information about the environment. This approach is not without ambition as it promises to enable engineered devices able to reproduce the level of performance observed in biological organisms -- the main immediate advantage being the efficient use of scarce resources, which translates into low power requirements. The emphasis on low power and energy efficiency of neuromorphic devices is a perfect match for space applications. Spacecraft -- especially miniaturized ones -- have strict energy constraints as they need to operate in an environment which is scarce with resources and extremely hostile. In this work we present an overview of early attempts made to study a neuromorphic approach in a space context at the European Space Agency's (ESA) Advanced Concepts Team (ACT).

Self-assembly of modular robotic systems enables the construction of complex robotic configurations to adapt to different tasks. This paper presents a framework for SMORES types of modular robots to efficiently self-assemble into tree topologies. These modular robots form kinematic chains that have been shown to be capable of a large variety of manipulation and locomotion tasks, yet they can reconfigure using a mobile reconfiguration. A desired kinematic topology can be mapped onto a planar pattern with optimal module assignment based on the modules' locations, then the mobile reconfiguration assembly process can be executed in parallel. A docking controller is developed to guarantee the success of docking processes. A hybrid control architecture is designed to handle a large number of modules and complex behaviors of each individual, and achieve efficient and robust self-assembly actions. The framework is demonstrated in both hardware and simulation on the SMORES-EP platform.

稳态使动物活着。这是一个基本过程，使动物可以迅速适应其环境。人工稳态可用于帮助机器人适应不断变化的环境。以前的尝试为机器人开发人工稳态的尝试是由驱动人类稳态的生化机械的模仿驱动的。通过从认知的角度考虑体内平衡，我们开发了一个相对简单的机器人控制器，名为Cogsis（认知稳态），并证明它可以为机器人提供体内平衡，即使有矛盾的需求。我们提出的实验表明，运行COGSIS的机器人能够从以前的经验中学习并利用它们来影响未来的行为。可以在执行另一项任务时保持其充电水平（在与充电站分开的区域中变暖）；并能够在避免矛盾的需求的同时保持其充电水平（当充电站放置在环境的热区域时，保持凉爽）。结果在仿真和来自真实的机器人平台中呈现。

The applicability of computational models to the biological world is an active topic of debate. We argue that a useful path forward results from abandoning hard boundaries between categories and adopting an observer-dependent, pragmatic view. Such a view dissolves the contingent dichotomies driven by human cognitive biases (e.g., tendency to oversimplify) and prior technological limitations in favor of a more continuous, gradualist view necessitated by the study of evolution, developmental biology, and intelligent machines. Efforts to re-shape living systems for biomedical or bioengineering purposes require prediction and control of their function at multiple scales. This is challenging for many reasons, one of which is that living systems perform multiple functions in the same place at the same time. We refer to this as "polycomputing" - the ability of the same substrate to simultaneously compute different things. This ability is an important way in which living things are a kind of computer, but not the familiar, linear, deterministic kind; rather, living things are computers in the broad sense of computational materials as reported in the rapidly-growing physical computing literature. We argue that an observer-centered framework for the computations performed by evolved and designed systems will improve the understanding of meso-scale events, as it has already done at quantum and relativistic scales. Here, we review examples of biological and technological polycomputing, and develop the idea that overloading of different functions on the same hardware is an important design principle that helps understand and build both evolved and designed systems. Learning to hack existing polycomputing substrates, as well as evolve and design new ones, will have massive impacts on regenerative medicine, robotics, and computer engineering.

在移动机器人学中，区域勘探和覆盖率是关键能力。在大多数可用研究中，共同的假设是全球性，远程通信和集中合作。本文提出了一种新的基于群的覆盖控制算法，可以放松这些假设。该算法组合了两个元素：Swarm规则和前沿搜索算法。受到大量简单代理（例如，教育鱼，植绒鸟类，蜂拥昆虫）的自然系统的启发，第一元素使用三个简单的规则来以分布式方式维持群体形成。第二元素提供了选择有希望区域以使用涉及代理的相对位置的成本函数的最小化来探索（和覆盖）的装置。我们在不同环境中测试了我们的方法对异质和同质移动机器人的性能。我们衡量覆盖性能和允许本集团维持沟通的覆盖性能和群体形成统计数据。通过一系列比较实验，我们展示了拟议的策略在最近提出的地图覆盖方法和传统的人工潜在领域基于细胞覆盖，转变和安全路径的百分比，同时保持允许短程的形成沟通。

模块化机器人可以在每天重新排列到新设计中，通过为每项新任务形成定制机器人来处理各种各样的任务。但是，重新配置的机制是不够的：每个设计还需要自己独特的控制策略。人们可以从头开始为每个新设计制作一个政策，但这种方法不可扩展，特别是给出了甚至一小组模块可以生成的大量设计。相反，我们创建了一个模块化策略框架，策略结构在硬件排列上有调节，并仅使用一个培训过程来创建控制各种设计的策略。我们的方法利用了模块化机器人的运动学可以表示为设计图，其中节点作为模块和边缘作为它们之间的连接。给定机器人，它的设计图用于创建具有相同结构的策略图，其中每个节点包含一个深神经网络，以及通过共享参数的相同类型共享知识的模块（例如，Hexapod上的所有腿都相同网络参数）。我们开发了一种基于模型的强化学习算法，交织模型学习和轨迹优化，以培训策略。我们展示了模块化政策推广到培训期间没有看到的大量设计，没有任何额外的学习。最后，我们展示了与模拟和真实机器人一起控制各种设计的政策。

本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。

We present a retrospective on the state of Embodied AI research. Our analysis focuses on 13 challenges presented at the Embodied AI Workshop at CVPR. These challenges are grouped into three themes: (1) visual navigation, (2) rearrangement, and (3) embodied vision-and-language. We discuss the dominant datasets within each theme, evaluation metrics for the challenges, and the performance of state-of-the-art models. We highlight commonalities between top approaches to the challenges and identify potential future directions for Embodied AI research.

科学和工程学的进步通常揭示了最初用于理解，预测和控制现象的经典方法的局限性。随着进步，通常必须重新评估概念类别，以更好地跟踪最近在学科中发现的不变性。完善框架并解决学科之间的界限是至关重要的，以便它们更好地促进而不是限制实验方法和能力。在本文中，我们讨论了发育生物学，计算机科学和机器人技术的交集问题。在生物机器人的背景下，我们探索了概念，信息和生命科学的最新进展所驱动的概念和以前不同领域的变化。本文中，每个作者都提供了自己对该主题的看法，并由他们自己的纪律培训构成。我们认为，与计算一样，发育生物学和机器人技术的某些方面与特定材料无关。相反，这些领域的一致性可以帮助阐明多尺度控制，自组装以及形式与功能之间的关系。我们希望由于克服技术局限性而引起的界限，可以出现新的领域，从而将实际应用从再生医学到有用的合成生命机器。

这本数字本书包含在物理模拟的背景下与深度学习相关的一切实际和全面的一切。尽可能多，所有主题都带有Jupyter笔记本的形式的动手代码示例，以便快速入门。除了标准的受监督学习的数据中，我们将看看物理丢失约束，更紧密耦合的学习算法，具有可微分的模拟，以及加强学习和不确定性建模。我们生活在令人兴奋的时期：这些方法具有从根本上改变计算机模拟可以实现的巨大潜力。

表面代码误差校正提供了高度有希望的途径，以实现可扩展的容错量计算。当操作作为稳定器代码时，表面代码计算包括综太解码步骤，其中测量的稳定器运营商用于确定物理QUBITS中错误的适当校正。解码算法经历了大量发展，最近的工作包括机器学习（ML）技术。尽管初始结果具有很有希望的初始结果，但基于ML的综合征解码器仍然限于具有低延迟的小规模示范，并且无法处理具有边界条件的表面代码和格子手术和编织所需的各种形状。在这里，我们报告了一种基于人工神经网络（ANN）的可伸缩和快速综合征解码器的开发，其能够用患有各种噪声模型的数据Qubits解码任意形状和大小的表面代码，包括多大噪声模型，偏振噪声和空间不均匀噪音。基于严格的5000万次随机量子误差实例，我们的ANN解码器显示用于超过1000（超过400万物理QUBITS）的代码距离，这是迄今为止最大的基于ML的解码器演示。已建立的ANN解码器原则上展示了独立于代码距离的执行时间，这意味着它在专用硬件上的实现可能会提供O（$ \ mu $ sec）的表面代码解码时间，与实验可实现的Qubit相干时间相称。随着在未来十年内的量子处理器的预期扩展，他们的增强与我们在我们的工作中开发的快速和可扩展的综合征解码器，预计将对实验性宽容量子信息处理的实验实施起决定性的作用。

Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are weaving their way into the fabric of society, where they are playing a crucial role in numerous facets of our lives. As we witness the increased deployment of AI and ML in various types of devices, we benefit from their use into energy-efficient algorithms for low powered devices. In this paper, we investigate a scale and medium that is far smaller than conventional devices as we move towards molecular systems that can be utilized to perform machine learning functions, i.e., Molecular Machine Learning (MML). Fundamental to the operation of MML is the transport, processing, and interpretation of information propagated by molecules through chemical reactions. We begin by reviewing the current approaches that have been developed for MML, before we move towards potential new directions that rely on gene regulatory networks inside biological organisms as well as their population interactions to create neural networks. We then investigate mechanisms for training machine learning structures in biological cells based on calcium signaling and demonstrate their application to build an Analog to Digital Converter (ADC). Lastly, we look at potential future directions as well as challenges that this area could solve.

自然界中发现的大多数软体体生物都存在于水下环境中。研究水下软机器人的运动和控制也很有帮助。但是，由于难以设计，制造和防水，因此无法使用容易获得的水下软机器人系统。此外，由于需要密封的电子包，因此潜水机器人通常没有可配置的组件。这项工作介绍了由液压执行器驱动的潜水软机器人手臂的开发，该臂主要由3D可打印的零件组成，可以在短时间内组装。此外，它的模块化设计可实现多种形状配置和轻松交换软执行器。作为探索该系统上机器学习控制算法的第一步，开发，训练和评估了两个深神网络模型，以估算机器人的前进和逆运动学。用于控制这种水下软机器人臂的技术可以帮助促进对如何控制软机器人系统的理解。

Alphazero，Leela Chess Zero和Stockfish Nnue革新了计算机国际象棋。本书对此类引擎的技术内部工作进行了完整的介绍。该书分为四个主要章节 - 不包括第1章（简介）和第6章（结论）：第2章引入神经网络，涵盖了所有用于构建深层网络的基本构建块，例如Alphazero使用的网络。内容包括感知器，后传播和梯度下降，分类，回归，多层感知器，矢量化技术，卷积网络，挤压网络，挤压和激发网络，完全连接的网络，批处理归一化和横向归一化和跨性线性单位，残留层，剩余层，过度效果和底漆。第3章介绍了用于国际象棋发动机以及Alphazero使用的经典搜索技术。内容包括minimax，alpha-beta搜索和蒙特卡洛树搜索。第4章展示了现代国际象棋发动机的设计。除了开创性的Alphago，Alphago Zero和Alphazero我们涵盖Leela Chess Zero，Fat Fritz，Fat Fritz 2以及有效更新的神经网络（NNUE）以及MAIA。第5章是关于实施微型α。 Shexapawn是国际象棋的简约版本，被用作为此的示例。 Minimax搜索可以解决六ap峰，并产生了监督学习的培训位置。然后，作为比较，实施了类似Alphazero的训练回路，其中通过自我游戏进行训练与强化学习结合在一起。最后，比较了类似α的培训和监督培训。

在过去的几十年中，对生物启发的智能及其对机器人技术的应用非常关注。本文对生物启发的智能进行了全面的调查，重点是神经动力学方法，尤其是对自主机器人系统的路径计划和控制。首先，引入了以生物启发的分流模型及其变体（添加剂模型和门控偶极模型），并详细介绍其主要特征。然后，回顾了实时路径计划和各种机器人系统控制的两个主要神经动力学应用。一个以神经动力学模型为特征的生物启发的神经网络框架，用于移动机器人，清洁机器人和水下机器人。生物启发的神经网络已在无碰撞导航和合作中广泛使用，没有任何学习程序，全球成本功能以及动态环境的先验知识。此外，还进一步讨论了针对各种机器人系统的生物启发的后台控制器，这些控制器能够在发生较大的初始跟踪误差时消除速度跳跃。最后，本文讨论了当前的挑战和未来的研究方向。