只需按一下按鈕，幾個月的努力工作即將進入測試階段。在日本名古屋的海綿展廳中，有16支工程師參加了2017年亞馬遜機器人挑戰賽。他們建造的機器人系統的任務是從箱子中取出物品并將其放入箱子中。對于擔任麻省理工學院普林斯頓小組任務計劃負責人的研究生Maria Bauza而言，這一刻特別令人緊張。

Bauza回憶道“比賽開始的時候壓力很大，你只需按下開始按鈕，機器人就是完全自主的，它會根據你的程序做任何事情，但你無法控制，如果有什么事情被打斷了，那就這樣了。”

從大學生生涯開始，機器人一直是Bauza的一個重點。她在巴塞羅那加泰羅尼亞理工大學學習數學和工程物理。作為麻省理工學院的訪問學生，在一年的時間里，Bauza能夠將她對計算機科學和人工智能的興趣付諸實踐。“當我那年來到麻省理工學院時，我開始將我在機器學習中學到的工具應用于解決機器人領域的實際問題，”她補充道。

兩個創意本科項目讓她有更多的練習機會。在一個項目中，她黑了一輛玩具遙控車的控制器，讓它直線行駛。在另一個項目中，她開發了一種可以在教師黑板上畫畫的便攜式機器人。給機器人輸入蒙娜麗莎的形象后，通過一個算法，它可以在黑板上畫出該圖像。 Bauza說：“這是我機器人生涯中的第一次小成功。

2016年獲得學士學位畢業后，她加入了助理教授Alberto Rodriguez指導的MIT操作與機械實驗室（稱為MCube實驗室）。“Maria擁有機器學習的經驗以及在數學、計算機科學和機械學方面的強大背景，這使她成為機器學習和機器人領域領先者的理想人選，” Rodriguez說。

在博士學位論文中，Bauza研究的是機器學習算法和軟件，以改善機器人與世界的交互方式。MCube的多學科團隊能提供實現這一目標所需的支持。

“最后，如果你沒有好的數據，機器學習就無法工作，”Bauza解釋道。“良好的數據來自良好的硬件，良好的傳感器和良好的相機，所以在MCube，我們都在協作，確保我們構建的系統足夠強大，可以自治。”

為了創建這些強大的自治系統，Bauza一直在探索機器人拾取、抓取或推動物體時的不確定性概念。Bauza解釋說：“如果機器人可以觸摸物體，獲得觸覺信息，并且能夠對這些信息做出反應，它將會取得更大的成功。

改善機器人與世界的交互方式以及找到最佳結果的理由對于亞馬遜機器人挑戰賽至關重要。Bauza構建了幫助麻省理工學院-普林斯頓小組機器人了解與之交互的對象以及放置該對象的位置的代碼。“Maria負責開發用于高層決策的軟件，” Rodriguez解釋說。 “她雖然沒有在大型機器人系統方面的經驗，但所做出來的效果很出色。”

在2017亞馬遜機器人挑戰賽的幾分鐘內，Bauza的心情放松了下來。她會議道，“在你做好了一些的事情之后，你就開始放松了。你意識到系統正在發揮作用，到最后它感覺真是太好了！”

Bauza和MCube團隊的其他成員在挑戰賽的“堆垛作業”中脫穎而出。他們將繼續與亞馬遜合作，完善他們開發的技術。

雖然Bauza解決了開發軟件以幫助機器人與環境互動的挑戰，但她有自己的個人挑戰來應對：在波士頓的冬天如何生存。“我來自西班牙海岸的梅諾卡島，所以波士頓冬季肯定需要調整，”她補充道。“每年我都會買更暖和的衣服，但我真的很幸運，能夠與Rodriguez教授和MCube團隊合作開發與他們的環境相互作用的智能機器人。”