很多研究人员尝试了多种方法，试图教会机器人抓住精细的物体。麻省理工学院的研究人员们找到了一种解决方案，就是教机器人预测物体对它们的触摸可能会做出的反应。它们开发了一种基于学习的粒子模拟系统，可以帮助机器人改进它们的方法。新模型可以捕获给定材料对触摸的反应，在不清楚给定交互的物理影响时，通过这些信息进行学习，它类似于人类对抓取的直觉理解。

    该团队通过双指机器人RiceGrip展示了该系统，将可变形的泡沫塑造成所需的形状，就像你可能在做寿司一样。它使用深度相机和物体识别来识别泡沫，然后使用该模型将泡沫视为可变形材料的动态图形。虽然它已经知道了粒子会如何反应，但如果粒子以一种它没有预料到的方式表现，它就会调整它的模型。

    该系统现在还处于早期阶段，科学家们希望继续改善他们的方法，并将它直接用于图像。如果这一目标得以实现，那么机器人也就取得了一个重大突破。它们可以更容易地操纵任何类型的物体，即使液体和软固体，这也意味着我们距离吃到机器人做的寿司又近了一步。