麻省理工學(xué)院研究人員開發(fā)的新學(xué)習(xí)系統(tǒng)提高了機器人將材料成型為目標(biāo)形狀并預(yù)測與固體和液體相互作用的能力。該系統(tǒng)稱為“基于學(xué)習(xí)的粒子模擬器”，可以為工業(yè)機器人帶來更精致的觸摸效果，并且在個人機器人中可以有很多有趣的應(yīng)用程序，例如為粘土造型或壽司卷糯米建模。

在機器人計劃中，物理模擬器是捕獲不同材料如何響應(yīng)力的模型。使用模型對機器人進(jìn)行“訓(xùn)練”，以預(yù)測機器人與物體的相互作用的結(jié)果，例如推動實心盒子或戳入可變形粘土。但是傳統(tǒng)的基于學(xué)習(xí)的模擬器主要專注于剛性物體，無法處理流體或較軟的物體。一些更精確的基于物理的模擬器可以處理多種材料，但是在很大程度上依賴于近似技術(shù)，這些近似技術(shù)會在機器人與現(xiàn)實世界中的對象進(jìn)行交互時引入錯誤。

在五月份的國際學(xué)習(xí)表示會議上發(fā)表的一篇論文中，研究人員描述了一種新的模型，該模型學(xué)會捕捉戳戳和推擠不同材料(粒子)的一小部分如何相互作用。如果運動的基本物理特性不確定或未知，則該模型直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。然后，機器人可以將模型用作指導(dǎo)，以預(yù)測液體以及堅硬和易變形的材料將如何對其觸摸力做出反應(yīng)。當(dāng)機器人處理物體時，該模型還有助于進(jìn)一步完善機器人的控制。

在實驗中，兩個手指的機械手稱為“ RiceGrip”，將可變形的泡沫精確地成形為所需形狀(例如“ T”形)，以作為壽司飯的替代物。簡而言之，研究人員的模型是一種“直覺物理”大腦，機器人可以利用它來重建三維物體，這與人類的行為有些相似。

“人類的大腦中有一個直觀的物理模型，我們可以想象如果物體被推動或擠壓，它將表現(xiàn)出怎樣的行為。基于這個直觀的模型，人類可以完成遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出當(dāng)前機器人所能達(dá)到的驚人的操縱任務(wù)。”第一作者李云珠說，他是計算機科學(xué)與人工智能實驗室(CSAIL)的研究生。“我們希望為機器人建立這種直觀的模型，以使它們能夠執(zhí)行人類可以做的事情。”