雖然機器人和機器狗技術已經成熟，但是針對各行各業需求打造專用機器人，或者製造通用型機器狗的成本過高，曠日費時的持續訓練，儼然成為產業拓展商業用例的一大挑戰。麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室結合生成式AI與物理模擬器，開發更準確地機器人虛擬訓練場，提升機器狗訓練效率，未來也將拓展到機器人與機械手臂訓練技術。
編譯／曲姵蓉
雖然機器人和機器狗技術已經成熟，但是針對各行各業需求打造專用機器人，或者製造通用型機器狗的成本過高，曠日費時的持續訓練，儼然成為產業拓展商業用例的一大挑戰。麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室結合生成式AI與物理模擬器，開發更準確地機器人虛擬訓練場，提升機器狗訓練效率，未來也將拓展到機器人與機械手臂訓練技術。
LucidSim提升機器狗訓練效率
根據報導，麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室，結合生成式AI模型與物理模擬器，開發準確反映物理世界的虛擬訓練系統「LucidSim」，並試著訓練一隻機器狗。研究人員首先透過ChatGPT生成數千個與場景相關的提示，讓它創建測試機器狗的環境，接著「LucidSim」系統會將3D幾何和物理數據映射到AI生成的圖片上，並產出機器狗移動軌跡的影片，讓機器狗利用這些資訊來導航計算物體高度、寬度和深度。
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性能優於傳統訓練
結果顯示，即使機器狗並沒有見過真實世界的樣貌，生成式AI也能教會它如何爬樓梯。研究人員設置各種不同的場景來測試「LucidSim」和機器狗的表現，發現透過「LucidSim」訓練的機器狗，性能始終優於傳統模擬訓練機器狗。
生成式AI引領開發新一代模型
實驗室的博士後研究員Ge Yang表示，人們正面臨處於機器人工業革命，他們希望挖掘更多生成式AI技術潛力，由生成式AI引領開發新一代工具和模型。麻省理工學院副教授Phillip Isola認為，如果「LucidSim」系統不再透過語言、圖片和物理模型建立訓練場景，而是能夠直接從現有的影片中提取場景，將能大大提升訓練效率。
研究團隊表示，他們下一步將利用「LucidSim」系統訓練人形機器人與機械臂。專家認為，相比機器狗，機器人與機械手臂的穩定與靈活性較不足，研究團隊正在突破機器人訓練模型的技術限制。
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