盖世汽车讯 致力于研究ChatGPT等大型人工智能（AI）模型的研究人员会利用大量的互联网文本、图片和视频来训练系统。但是训练物理机器的机器人专家却面临了阻碍，即机器人数据很昂贵，而且没有大量机器人在世界各地游荡，因此很难轻易获取足够的数据，以便让机器人在动态环境（如家中）中表现出色。
有些研究人员转而采用仿真技术来训练机器人，然而即使采用此种方法，通常也需要一位平面设计师或工程师，既费力又昂贵。
据外媒报道，美国华盛顿大学（University of Washington）研究人员进行了两项新研究，介绍了AI系统。该系统采用视频或图片来创建仿真环境，以训练机器人在实际环境中执行任务，有望显著降低训练机器人在复杂环境中工作的成本。
厨房仿真环境（图片来源：华盛顿大学）
在第一项研究中，用户使用智能手机快速扫描空间以记录其几何结构。然后RialTo系统可以打造该空间的“数字孪生”仿真环境，用户在其中可以输入不同事物的运行方式（如打开抽屉）。随后，机器人可以在仿真环境中以略有不同的动作重复这些动作，以高效地学会此类动作。在第二项研究中，该团队打造了一个名为URDFormer的系统，其可以从互联网上获取真实环境的图片，并迅速创建出机器人可以在其中进行训练的逼真仿真环境。
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