Facebook人工智能研究團隊與卡內基梅隆大學計算機科學學院和加州大學伯克利分校合作，教機器人如何實時適應不同的行走條件。在一段視頻中，這個由中國初創公司Unitree生產的機器人在走過石頭、下樓梯、穿過建築工地和戶外地形時，調整了自己的行走方式。
在一間客廳內，研究人員將油倒在塑料上，創造一個光滑的表面，或者在行進道路上堆放木板和其他障礙物，或者在機器人的背上放下重量。每一次，機器人都能恢復平衡並繼續前進。在Facebook人工智能研究團隊工作的加州大學伯克利分校教授Jitendra Malik說，機器人通過試驗和錯誤，以及通過從周圍環境收集的信息，學會了如何快速適應。這個沒有計算機視覺的機器人正在利用身體在不同表面的反應中學習，這個過程類似於人類的學習方式。例如，當人們從一個堅硬的表面移到沙子上時，一旦他們發現自己的腳在下沉，就會調整自己的步態。
機器人技術挑戰之一在於現實世界有多種可變性。研究人員使用兩種技術的組合，在計算機模擬中訓練人工智能控制的機器人，在現實世界中測試之前，將機器暴露在各種表面和更殘酷的條件下。該團隊將這一人工智能突破稱為快速電機適應，並指出這是第一個完全基於學習的系統，使腿部機器人通過探索和與世界互動，從頭開始適應環境。
Facebook表示，這項人工智能的進步可以提高用於搜索和救援行動的機器人性能。這項研究還可以應用於智能城市，利用實時數據來緩解交通和其他可能阻礙居民生活質量的狀況。
機器人可以被預先編程來導航一些環境，但程序員很難預測機器可能遇到的每一個障礙。教會機器人如何實時適應，也可以在更便宜的硬件上發揮作用，可能有助於在未來推動機器人本下降。根據一篇論文，支持RMA的機器人表現優於其他系統，能夠在沙地、泥地、火車、高草和土堆上行走而不摔倒。這篇論文表示它在走過一堆水泥和一堆卵石的測試中，它沒有摔倒的機率高達八成。
