4月15日消息，加州大学伯克利分校和谷歌大脑的研究人员共同研发了一种深度学习算法，可以让机器人在执行一项动作的同时思考如何完成下一步动作，就像人或动物一样，机器人必须同时思考移动。

为了开发针对此类并发控制问题的算法框架，研发团队通过对现有深度学习算法的简单体系结构扩展，研发出了新的近似动态编程的方法，该研究已在ICLR 2020上发表。论文中介绍了一种算法框架来分析连续和离散时间的并发环境，当决策过程允许动作并发执行时，就需要机器人同时做到对周围环境的观测，这样会增加算法策略的难度。