只需按下一个按钮，数月的艰苦工作便即将进入测试阶段。在日本名古屋的海绵陈列室中，有16位工程师参加了2017年亚马逊机器人挑战赛。他们构建的机器人系统的任务是从盒子中取出物品并将其放入盒子中。对于是麻省理工学院普林斯顿大学团队任务计划负责人的研究生玛丽亚·鲍萨（Maria Bauza）来说，这一刻尤其令人感到压力。包扎回忆说：“在比赛开始时，压力很大。您只需要按下启动按钮，机器人就可以完全自主运行。它会根据您的程序执行任何操作，但是您无法控制它。如果有什么中断，就这样。自Bauza大学生涯开始以来，机器人一直是他的关注重点。她在巴塞罗那的加泰罗尼亚技术大学学习数学和工程物理。作为麻省理工学院的访问学生，鲍扎（Bauza）能够在一年内将对计算机科学和人工智能的兴趣付诸实践。 “那一年，当我来到麻省理工学院时，我开始运用在机器学习中学到的工具来解决机器人领域的实际问题。”她补充说。两个创造性的本科课程为她提供了更多的实践机会。在一个项目中，她入侵了玩具遥控车的控制器，并使其直线行驶。在另一个项目中，她开发了一种便携式机器人，可以在老师的黑板上画画。将蒙娜丽莎的图像输入到机器人后，通过一种算法，它可以在黑板上绘制图像。包扎说：“这是我机器人技术生涯中的第一个小成就。在2016年获得学士学位后，她在Alberto Rodriguez助理教授的指导下加入了MIT操作和机械实验室（称为MCube实验室）。玛丽亚（Maria）她在机器学习方面的经验以及在数学，计算机科学和力学方面的强大背景使她成为领导机器学习和机器人技术的理想人选。”罗德里格斯说。在博士论文中，鲍扎（Bauza）研究了机器学习。改善机器人与世界互动方式的算法和软件。 MCube的多学科团队可以提供实现此目标所需的支持。 “最后，如果您没有良好的数据，则机器学习将行不通，” Bauza解释说。 “好的数据来自好的硬件，好的传感器和好的摄像头，因此在MCube，我们所有人都在共同努力，以确保我们构建的系统具有足够的功能以实现自主。 “为了创建这些强大的自治系统，Bauza一直在探索机器人拾取，抓住或推动物体时的不确定性概念。鲍扎（Bauza）解释说：“如果机器人可以触摸物体，获得触觉信息并能够做出响应，它将获得更大的成功。改善机器人与世界互动的方式以及找到最佳结果的原因对于亚马逊机器人挑战赛至关重要。 Bauza编写了代码，以帮助MIT-Princeton团队机器人了解与之交互的对象以及将其放置在何处。 “ Maria负责开发用于高级决策的软件”，罗德里格斯解释道。 “尽管她没有大规模机器人系统的经验，但效果非常好。”在2017年Amazon机器人挑战赛的几分钟内，Bauza的心情放松了。她在一次会议上说：“做完某些事情后，您开始放松。您意识到该系统正在运行，最后感觉真的不错！”包扎（Bauza）和MCube团队的其他成员都在挑战中。从“堆叠操作”中脱颖而出。他们将继续与亚马逊合作，以改善他们开发的技术。尽管包扎（Bauza）解决了开发软件以帮助机器人与环境互动的挑战，但她仍面临着个人挑战：如何在波士顿度过冬季。 “我来自西班牙沿海的梅诺卡岛，所以波士顿在冬天肯定需要进行调整，”她补充说。 “我每年都会购买保暖的衣服，但我很幸运能够与Rodriguez教授和MCube团队合作开发与环境互动的智能机器人。”