冰壶运动是一项比看起来要难得多的运动。这项运动需要一些主要的策略，这解释了为什么有时将其称为“冰上的棋子”。
每场比赛中，两支由四名球员组成的球队轮流作为“投掷者”，将一块40磅重的花岗岩石滑过矩形的冰块，朝由四个同心圆组成的目标滑行。玩家的目标有两个：将石头扔到目标的中央（称为“房屋”），以及通过将石头从目标的环中撞出来防止对方的团队这样做。
变量包括投掷者释放石头的力量以及诸如冰上颠簸或不光滑的石头之类的环境因素，使游戏更具挑战性，并要求玩家提供最高的精度。
现在，高丽大学的研究人员Seong-Whan Lee和Dong-Ok Won与柏林工业大学的Klaus-RobertMüller一起开发了Curly，这是一款由人工智能技术驱动的机器人。
今年早些时候，研究人员让Curly与排名第一的韩国女队和国家韩国轮椅队交锋，该机器人在四场正式比赛中赢得了三场。
在典型的冰壶比赛中，投掷者的三名队友使用扫帚在石头前扫冰，以消除冰上的颠簸并减少摩擦。由于Curly并非旨在应对这种情况，因此在这些游戏中禁止进行横扫以确保公平竞争。
卷曲冰壶机器人如何工作？
Curly掌握了游戏的物理和战略方面。
Curly坐在两个前轮和一个后脚轮的顶上，配备了两个摄像头，并包括两个通讯机器人。“船长”瞄准石头，而“投掷者”将石头推过溜冰场。一台摄像机伸出七英尺高，为机器人提供溜冰场的全景，而另一台则监视“ hogline”。玩家必须释放石头的位置。在传送带旋转石头以达到标志性的弯曲轨迹之前，将石头固定在Curly的两个前轮之间。
比Curly的身体能力更出色的是，该机器人具有根据不断变化的环境条件判断每个动作的风险的能力。机器人通过模拟溜冰场的物理模型进行编程，学会了实时做出决策-适应溜冰场的变化并针对每次新投掷调整策略。
“因此，您可以检测出石头，然后考虑将石头放在哪里，然后使用物理模型计算所有可能的抛掷。然后您进行补偿，看看这块石头会去哪里，以及可能的变体形式，”穆勒说。
为了实现这一目标，研究人员开发了一个冰壶模拟程序，其中数字版本的Curly能够通过反复试验来发展其技巧。这不仅比依靠Curly在现实世界中学习更快，而且还消除了尝试在冰上进行新动作时损坏机器人的风险。
Curly代表了AI和机器人技术的巨大飞跃
Curly的开发人员将机器人的“成功卷曲”功劳归功于该机器人的“自适应深度强化学习框架”。但是，机器人的能力对AI和机器人技术产生了影响，这些技术的延伸范围远远超过溜冰场。
在《科学机器人》上发表的一项研究中，研究人员认为，卷曲是最有条理的运动之一，是探索AI系统与现实世界之间相互作用的绝佳试验场。Curly在卷发方面的成功最终表明，可以缩小基于物理的模拟器与现实世界之间的差距。
展望未来，可以有效适应不断变化的环境的机器人将在无数种场景中被证明是无价的，无论是在工作场所，家庭，军事活动还是太空探索中。
