胡安·加梅利亚研制出特殊微型实验室，可作为新型人工智能算法的测试平台。"这些微型实验室提供能产生真实测量数据的灵活测试环境，就像是算法的试验田，研究人员可在受控的安全环境中突破模拟数据的局限测试AI系统，"加梅利亚解释道。实验室基于成熟物理原理构建，研究者可借此验证算法是否能针对各类问题给出正确解决方案。若AI测试失败，研究人员能在开发早期精准改进底层数学假设与算法架构。

加梅利亚的首批微型实验室基于两个具有本质特性的物理系统，确保多数AI工具需在真实条件下与之交互：具体应用方式取决于待验证的问题特性及算法目标。例如其第一套实验室包含类似风的动态系统，能持续变化并响应外部干扰，可用于测试解决控制问题的AI工具；第二套则遵循成熟的光学定律，用于测试那些需要从数据中自动学习物理规律以辅助科学新发现的AI系统。

这些实体设备约台式电脑大小，可通过电脑远程控制，其设计理念源自16世纪以来科学家在学术社群展示、讨论和完善理论的历史传统。加梅利亚将微型实验室在AI算法开发中的作用类比航空领域的风洞测试：新型飞机设计大多先通过计算机模拟完成，因其成本更低且更高效；工程师确定设计方案后制作缩比模型进行风洞测试，最后才制造全尺寸原型机进行真实飞行测试。

"如同飞机风洞测试，微型实验室提供安全保障，确保我们从模拟转向现实时所有功能在早期阶段就能正常运行，"加梅利亚强调。他将受控环境下的AI算法测试视为关键中间步骤，能确保AI在复杂现实场景中的可靠性。这类实验室特别适用于需与物理世界直接交互的AI系统。

微型实验室助力研究者攻克"模拟-现实转换难题"：提供可无限次重复的实验场域。这一转换难题对机器人技术与AI的交叉领域尤为重要——该领域通常先在模拟环境中训练算法解决问题，再部署至现实世界，以此显著提升系统可靠性。

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