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人工智能代理创建虚拟游乐场，帮助机器人获得关键的训练数据
麻省理工学院开发的一个新系统使用三个代理将 3D 场景的物体、墙壁和整体外观拼凑在一起。它对室内空间的逼真再现可以帮助机器人在开机前练习技能并尝试不同的执行任务的方法。图片：Tim Malieckal/MIT CSAIL 使用研究人员的资产。作者：亚历克斯 [...]
来源:Robohub麻省理工学院开发的一个新系统使用三个代理将 3D 场景的物体、墙壁和整体外观拼凑在一起。它对室内空间的逼真再现可以帮助机器人在开机前练习技能并尝试不同的执行任务的方法。图片：Tim Malieckal/MIT CSAIL 使用研究人员的资产。
作者：亚历克斯·希普斯
机器人走在街上，周围都是惊讶的旁观者，这种景象越来越常见。但这些机器还不是您想要在厨房或工厂工作的万能助手，主要瓶颈是数据。就像人类一样，机器人通过经验学习得最好。挑战在于，在不同的环境中亲自教授这些机器如此多的动作既费力又耗时。
“一个自然的想法是使用模拟作为训练场。虽然过去几年在为机器人模拟器提供动力的物理引擎方面取得了重大进展，但剩下的挑战之一是创建足够丰富和多样化的模拟内容以捕捉现实世界的复杂性，”麻省理工学院电气工程和计算机科学 (EECS)、航空航天和机械工程丰田教授、麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室首席研究员 Russ Tedrake 说道（CSAIL）。
事实证明，人工智能代理，或者说能够“思考”并完成明确定义的任务的半自主程序，可以帮助生成机器人所需的逼真虚拟设置。麻省理工学院 CSAIL 和丰田研究所的研究人员开发的新“SceneSmith”系统使用三个代理将 3D 场景的物体、墙壁和整体外观拼凑在一起。它对餐厅、卧室和酒店等室内空间的娱乐比以前的系统更加真实和详细，可以帮助机器人在开机之前练习技能并尝试不同的执行任务的方法。反过来，工程师也节省了实际测试的时间。