全新流体模拟工具诞生 机器人有望可以操控流体物品

在人类日常生活中，与各类流体的互动是再常见不过的场景。对于当前的机器人技术来说，他们在处理流体时却显得力不从心。虽然机器人可以为你递上一杯水，但在面对更复杂流体操作任务时，如制作拿铁艺术、操控冰淇淋的制作，甚至是操纵空气，他们的能力就显得捉襟见肘。好消息是，针对机器人对流体认知的训练已经取得了显著的进步。

FluidLab，一个由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室研究人员开发的模拟工具，正在改变这一现状。这个创新的工具为机器人提供了一个全新的学习平台，使他们能够更深入地理解和掌握复杂流体操作任务。在这个虚拟环境中，机器人可以面对各种挑战，包括处理固体、液体和气体，甚至是模拟弹性、塑料、刚性物体、牛顿和非牛顿液体以及烟雾和空气等。

FluidLab的核心是FluidEngine，一个强大的物理模拟器。它不仅能够无缝地计算和模拟各种材料及其相互作用，而且还利用图形处理单元（GPU）的惊人性能来加速处理速度。这意味着模拟器可以创建一个更真实、更逼真的物理世界模型，从而让机器人在这个环境中更有效地学习和规划任务。

传统的机器人训练通常依赖于真实的情景模拟，而FluidLab采用的类“元宇宙”概念训练方法则更为先进。通过多次重复模拟，机器人可以在各种复杂情境下进行训练，这对于机器学习来说极为有利。研发团队利用FluidLab发现了流体系统中的特性，并开发了针对性的方法，对机器人进行了相关训练。

研究人员用一个生动的例子来解释流体控制的复杂性：“想象一下，在刮风的日子里，你在河边野餐。一阵风不小心卷起你的餐巾纸，落在水面上，迅速飘离你。这时候，你需要利用手中的棍子，通过搅动水面产生的小波浪来取回餐巾纸。在这个过程中，水充当了传递力的媒介，让你在不直接接触的情况下操纵餐巾纸的位置。”

过去几十年里，机器人操纵领域的科学家们主要关注刚性物体的操作或简单的流体操纵任务。现实世界中涉及流体的操作任务远比这复杂得多。在这种情况下，FluidLab的仿真环境必须支持“耦合”，即两种不同的材料属性如何相互作用。这是一个挑战，但也是一个巨大的机会。

FluidLab的未来充满希望。目前，研发团队正在努力将模拟中优化的轨迹直接应用到现实世界的任务中。未来，他们将重点开发闭环策略，将环境的状态或视觉观察输入到系统中，并实时执行流体操作任务。这将使机器人能够学习相应的策略，并成功应用在真实场景中。这一技术的发展将为机器人的应用开辟新的领域，并推动机器人技术的进步。