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AlphaGo作者领衔，DeepMind新作登Science子刊
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
DeepMind与UCL等机构合作推出RoboBallet，利用图神经网络和强化学习实现8个机械臂的高效协作。该系统能快速处理复杂任务，规划速度达到每步0.3毫秒，展现出优越的实时性和泛化能力，适用于自动化制造等领域。
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关键要点
- DeepMind与UCL等机构合作推出RoboBallet，利用图神经网络和强化学习实现8个机械臂的高效协作。
- RoboBallet能同时控制8个机械臂，处理多达40个共享任务，每步规划仅需0.3毫秒。
- RoboBallet结合图神经网络与强化学习，解决多机器人任务分配、调度和运动规划的复杂问题。
- 在现代自动化制造中，RoboBallet应对任务分配、任务调度和运动规划的高度复杂性。
- RoboBallet通过将场景建模为图结构，支持机器人之间的协调与避碰。
- RoboBallet使用TD3算法进行策略学习，并通过Hindsight Experience Replay解决稀疏奖励问题。
- 实验表明，RoboBallet在多个关键指标上表现出色，规划速度和训练时间均优于传统方法。
- RoboBallet的高速和可扩展性使其适用于工作单元布局优化、容错规划和在线感知的重新规划等领域。
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