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Meta的MyoSuite2.0通过机器学习模仿幼儿移动

站长之家(ChinaZ.com)8月16日 消息:由Meta AI发布的MyoSuite2.0系列,与加拿大麦吉尔大学、美国东北大学和荷兰特文特大学的研究人员合作新项目。该项目将机器学习应用于生物力学控制问题,目的是展示人类水平的灵巧和敏捷。手臂和腿部是该团队迄今为止创建的最生理复杂的模型,协调大型和小型肌肉群是一个相当棘手的控制问题。该平台包括了一系列基线肌骨模型和开源基准任务,供研究人员尝试。

马克·扎克伯格说,这项研究“也可以帮助我们开发更逼真的元宇宙化身。”

该项目的主要研究人员之一Vikash Kumar指出,在人体中,每个关节都由多块肌肉驱动,每块肌肉都通过多个关节。他说:“这比机器人复杂得多,机器人只有一个电机,一个关节。”增加生物任务的难度,移动手臂或腿需要肌肉持续而变化的激活模式,而不仅仅是一个初始的激活冲动——然而我们的大脑却能毫不费力地管理这一切。

Kumar说,在MyoSuite中复制这些运动策略比移动机器人困难得多,但他确信机器人学家可以从人体的控制技术中学到宝贵的经验。毕竟,我们的身体必须以这种方式做事是有原因的。“如果有更简单的解决方案是可能的,那么进化收敛于这种复杂的形式因素就是愚蠢的。”他说。Kumar直到最近还是Meta的研究科学家和卡内基梅隆大学的兼职教授,现在他全职在CMU的机器人研究所工作。

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