Nvidia机器人研究人员模拟了模拟与现实世界之间

今天，Nvidia的人工智能研究团队推出了一项令人瞩目的创新——SimOpt系统。这是一个经过训练的人工智能系统，能够将模拟工作无缝转移到实际行动中，从而完成诸如将钉子钉入孔中和开关抽屉等任务。这一系统是建立在强化学习的基础之上的，并借助Nvidia的FleX物理模拟引擎以及超过9600个模拟实验构建而成，每个模拟实验可能需要长达两个小时的时间。

SimOpt系统的核心在于其在模拟器与现实世界之间的迭代学习过程。研究人员利用FleX中捕获的合成数据，这些数据虽然在现实世界中无法发挥作用，但在模拟器中经过参数调整，有望提高算法的准确性，减少错误。这一过程的核心在于创建真实世界的忠实副本，即在模拟器中模拟真实世界的各种条件和参数。

研究员Ankur Handa在接受VentureBeat采访时详细解释了这一方法：“我们通过调整参数并比较模拟器和实际任务的轨迹来进行迭代过程。这一过程离不开传感器的帮助，它能跟踪现实世界中的3D模型并进行性能评估。” Handa强调，这一过程对于“负数据”的利用至关重要，因为这些数据在模拟器中仍然非常有用，可以帮助创建真实世界的忠实副本并调整参数范围。

今天发布的研究是Nvidia在机器人领域的持续努力的成果。去年，Nvidia推出了Isaac机器人系列，并在西雅图设立了Nvidia机器人实验室，用于训练机器人在实际环境中工作，如模拟宜家厨房等。该实验室还致力于从附近的华盛顿大学挖掘人才，推动机器人技术的发展。

自Dieter Fox于2017年被任命为Nvidia机器人实验室负责人以来，研究人员已经开发出可以在实验室环境中观察人类活动的学习系统，并学会了如何从合成数据中获取物体。本周在国际机器人与自动化大会上，Nvidia将发表一项关于SimOpt的工作，该工作将在更多条件下进行测试，以模拟真实环境。会议还将其他机器人技术的进展，包括Facebook研究人员关于使用强化学习教授六足机器人行走的论文。

随着SimOpt系统在更多场景下的测试和应用，我们有理由相信，未来的机器人将更加智能、更加适应各种环境。SimOpt系统的推出标志着人工智能和机器人技术的新里程碑，让我们共同期待这一领域的更多突破和创新。