波士顿动力Atlas逆天进化!这次用上了「强化学习+动捕」,人类动作直接复刻,背后还有个AI机构

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一个关键的问题始终摆在我们面前:我们看到的进步,究竟是 切实可行、可以真正落地应用的人形机器人解决方案 的进步,还是仅仅停留在 孤立的实验室研究成果展示层面? 

说起波士顿动力,大家肯定不陌生,他们家的Atlas机器人,也是人形机器人界的“顶流”。刚刚,Atlas人形机器人又秀了一波新操作,简直太惊人了,动作无限接近人类,大家直接看视频感受一下

波士顿动力官方发推表示,Atlas这次展示的是用动作捕捉服开发的强化学习策略。 啥意思呢?简单来说,就是让真人穿上动捕服,做出各种动作,然后把这些动作数据“喂”给Atlas,让它自己学习模仿

更厉害的是,这次合作方是 RAI Institute 这个AI机构。他们也发推简单解释了背后的技术细节:

核心技术:强化学习 这次Atlas能这么丝滑地复刻人类动作,强化学习功不可没。它可以加速机器人“行为”的开发速度

训练秘诀:物理引擎模拟器 为了让Atlas学得更快更好,RAI Institute 用了一个物理引擎驱动的模拟器。 这个模拟器能生成海量的训练数据,模拟各种各样的动作场景

海量数据炼成“神功”:1.5亿次模拟 你没看错,每个动作的训练数据,都来自大约 1.5亿次 模拟器运行! 这数据量,简直是“暴力喂养”啊!

零样本迁移:学完直接上真机 最牛的是,这些在模拟器里训练好的“技能”,可以直接 零样本迁移到真实的Atlas机器人身上! 不用再在真机上额外训练,直接就能用!

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人形机器人的下一步

波士顿动力首席技术官:Aaron Saunders

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一个关键的问题始终摆在我们面前:我们看到的进步,究竟是 切实可行、可以真正落地应用的人形机器人解决方案 的进步,还是仅仅停留在 孤立的实验室研究成果 展示层面? 


深入探讨这一至关重要的区别,审视当前人形机器人技术的现状,并找出实验室演示与实际应用之间的差距。 分析阻碍人形机器人广泛普及的关键挑战,包括在非结构化环境中保持可靠性和稳定性、成本效益,以及对具备真正适应性和问题解决能力的高级人工智能的迫切需求


责任编辑:张燕妮 来源: AI寒武纪
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