李助理也露出了些许期待:“需要什么支持,尽管开口。材料、设备、人手,我们全力保障!” “至于神经拟态控制算法,” 陆宸继续道,“目前我们主要依赖的是基于强化学习的pid控制器和模糊逻辑控制。但在应对突发扰动和非结构化环境时,模型的泛化能力和响应速度还是不够理想。” 他顿了顿,抛出了一个让王院士都为之一振的设想: “我最近在研究一些关于生物神经系统信息处理机制的论文,我在想,我们能不能构建一个更深层次的,模仿小脑前馈控制与反馈校正机制的混合控制模型?” “具体来说,就是用一个深度卷积神经网络来处理视觉和多传感器融合信息,进行环境感知和目标姿态预判;” “再用一个长短期记忆网络来学习和预测运动时序特...