模拟挂衣服
谷歌的人工智能研究部门谷歌DeepMind发布了一种教机器手实行繁芜任务的方法。有两种程序方法，一种是“ALOHA Unleashed”，它可以模拟人类的操作来学习，一种是“DemoStart”，它可以模拟物理仿照器（在虚拟仿照器中模拟物理行为）中的学习。
虚拟仿照器内模拟学习后可以进行实操
每种方法都许可机器人手臂利用不同的方法学习不同任务。
ALOHA Unleashed是为ALOHA 2开拓的一种学习方法，ALOHA 2是由谷歌DeepMind和斯坦福大学联合开拓的双臂高性能机器臂。
系鞋带
ALOHA Unleashed基于Transformer利用图像天生AI中利用的扩散模型来实现“学习如何基于人类操作来办理任务”的学习流程。这使得机器人能够通过人类的远程操作学习繁芜的操作，如“系鞋带”、“修理其他机器人”和“把衬衫挂在衣架上”。
机器人手臂配备了许多运动部件和传感器，机器人手臂的力量越大，操作就越繁芜。因此，演习机器人手臂进行自动操作须要很永劫光和大量资金。DemoStart是一种学习方法，采取“在物理仿照器中运行机器人手臂演习”的方法，可以节省演习所需的韶光和金钱。
修理另一个机器手的橡胶触指
DemoStart通过在物理引擎“MuJoCo”中重新创建机器人手臂的零件和任务来实行学习。只管物理仿照与现实天下之间存在一些差距，但DemoStart会自动天生课程来补充这一差距，使物理仿照中的学习结果能够顺利反响在现实天下的操作中。