研究人員創造了一種新的機器人運動模型-RMA系統，它可以實時適應它所遇到的任何地形，當它遇到沙子、岩石、樓梯和其他突然的變化時，它可以即時改變步態以繼續行走。來自Facebook AI、加州大學伯克利分校和卡內基梅隆大學的團隊將其稱為快速運動適應。它來自於這樣一個事實：人類和其他動物能夠快速、有效、無意識地改變他們的行走方式以適應不同的環境。
假設你學會了走路，第一次去海灘。你的腳陷進去了，要想把它出拉來，你必須施加更大的力量。這感覺很奇怪，但幾步之後，你就會像在硬地上那樣自然地行走。當然，如果你以前從未遇到過海灘，但即使後來遇到了，你也沒有進入一些特殊的 “沙子模式”，讓你在柔軟的表面上行走。你改變動作的方式是自動發生的，並沒有對外部環境有任何真正的了解。你的身體通過感知這些條件對身體本身產生的不同後果來應對不同的物理條件。
而RMA系統也以類似的方式工作。當機器人新的條件下行走時，在很短的時間內，半秒或更短的時間內，已經做了足夠的測量，並且估計這些條件是什麼，並且修改了行走策略。該系統完全是在模擬中訓練的，在一個虛擬的現實世界中，機器人板載本地計算單元學會了以最小的能量最大限度地向前運動，並通過立即觀察和響應從其虛擬關節、加速度計和其他物理傳感器傳來的數據來避免跌倒。
為了強調RMA方法的整體性，該機器人沒有使用任何視覺輸入。但是，沒有視覺的人和動物可以很好地行走，那麼為什麼機器人不能呢？最終，該系統有兩個部分：一個主要的、始終運行的算法，實際控制機器人的步態，以及一個平行運行的自適應算法，監測機器人內部讀數的變化。當檢測到重大變化時，它會分析這些變化，並告訴主模型如何調整自己。從那時起，機器人只考慮如何在這些新的條件下向前移動，有效地即興創作出一種專門的步態。