MIT开发新技术 以解决机器人制作披萨面团的棘手挑战

麻省理工学院（MIT）研究者最新研发的技术将赋予机器人操纵柔软物体的能力，如披萨面团和衣物材料。想象一下，对于人类而言，制作披萨时处理面团是轻而易举的，这一简单任务对于机器人来说却是一项艰巨的挑战。

面对可变形物体如面团，其挑战在于物体本身的不可预测性。面团柔软且易变形，其形状可以因多种因素产生变化，难以用固定的方程式来描述和预测。想象一下，仅仅是从面团中塑造一个新的形状，就需要一连串的步骤和变换不同的工具，这对于缺乏灵活性和感知能力的机器人来说，无疑是一项艰巨的任务。

MIT研究团队所开发的这一先进技术，将有望赋予机器人如同人类制作者一般处理柔软材料的能力。未来的机器人或许可以精确、高效地制作披萨面团，甚至比我们人类做得更好。这一技术的突破无疑将开启机器人技术的新篇章，让机器人在日常生活中的应用更加广泛。对于机器人而言，学习执行包含长序列步骤的操作任务极具挑战性。面对众多可能的选择，机器人必须依靠不断试错来进行学习。

由于机器人的学习环境往往涉及到大量的步骤和复杂的操作序列，因此它们面临着巨大的挑战。在这样的任务中，机器人需要不断地尝试不同的组合和策略，以找到最有效的解决方案。每一步的选择都可能影响到整个任务的完成效果，因此机器人需要不断地调整和优化其决策过程。这种学习过程需要耗费大量的时间和资源，并且需要机器人具备高度的灵活性和适应性。尽管如此，随着技术的不断进步和算法的不断优化，机器人学习长序列操作任务的能力正在逐渐提高。未来，随着更多的研究和创新，机器人将在这一领域取得更大的突破和进展。麻省理工、卡内基梅隆与加州大学圣迭戈联合研究：革新机器人技能学习框架

研究者们汇聚了智慧，来自麻省理工学院、卡内基梅隆大学和加州大学圣迭戈分校的他们，共同创造了一个全新的机器人操纵系统框架。这一系统采用了一种独特的两阶段学习过程，赋予了机器人在长时间范围内执行复杂面团操作任务的能力。

一个被称为“教师”的算法，为机器人详细解析了完成任务的每一个步骤。这些步骤包括了从分割和摊开面团，到从砧板周围收集面团碎片等复杂的操作。随后，这个框架进一步训练了一个“学生”机器学习模型。这个模型学习的焦点在于理解何时以及如何执行任务中的各项技能，如使用擀面杖等工具的抽象概念。

这个名为DiffSkill的方法，不仅在模拟环境中能够成功执行复杂的操作任务，而且相较于其他的机器学习方法，其表现更为出色。研究人员兴奋地表示，这一创新不仅将提升机器人在面团处理方面的技能，还可能为未来的机器人技术开辟新的应用领域。想象一下，未来家庭中的机器人能够熟练地为家人制作面团，这样的场景已不再遥不可及。而这一技术的背后，正是这些研究者的辛勤付出与智慧结晶。除了制作披萨饼，这种方法同样适用于其他场合，其中机器人需要操纵可变形物体。想象一下，在护理领域，我们的机器人助手能够灵活应用这种方法，为老人或有运动障碍的人提供喂食、洗澡和穿衣的协助。

想象一下这样的场景：一个机器人手臂轻柔而精准地操纵着食物，将其送到患者的嘴边；或者是一个灵活的机械手指，帮助行动不便的人穿上衣物。这一切的背后，都离不开这种方法的支持。它的应用范围远不止于此，未来的可能性令人充满期待。这种方法的实用性，无疑为我们的生活和科技进步带来了更多的可能性。“人类的行动方式更贴近于这种策略。面对长距离的任务时，我们并不需要详细规划每个细节。相反，我们依赖一个更高层次的计划器，它为我们提供大致的阶段指导，以及需要达成的中间目标。然后，我们逐步执行这些计划，”李云珠，一位麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的研究生，如是介绍。她是DiffSkill论文的主要作者之一，其论述方式既生动又深入，让人易于理解。这种方法的运用，仿佛将人类智慧的精髓融入其中，使得复杂的任务变得有条不紊，层次分明。DiffSkill框架中的“老师”是一种独特的轨迹优化算法，它在模拟现实世界的物理环境的模拟器中运作，这个模拟器被称为可微分物理学模拟器。这个模拟器使得“DiffSkill”中的“Diff”成为现实。“老师”算法在这个模拟器中收集信息，学习物体（例如面团）在每个阶段应该如何移动，一步一步地规划出最优轨迹。

这个“老师”就像一位物理大师，通过模拟器的窗口观察现实世界的物理过程，然后教导神经网络如何完成任务。接下来，“学生”——神经网络开始模仿“老师”的行为，接收指令并学习如何高效执行。作为输入，神经网络依赖于两个摄像头捕捉的图像：一个展示物体的当前状态，另一个展示任务完成时的物体状态。

这个神经网络是个策略规划高手，它观察并理解物体的初始状态和目标状态，然后制定一个高级计划，将不同的技能串联起来以达到目标。不仅如此，神经网络还能针对每个技能生成精确的、短距离的轨迹。这些轨迹不仅仅是理论上的规划，而是直接发送给工具的实际操作指令。换句话说，这个框架实际上是将人类的智慧与机器的效率完美结合，通过模拟与学习的循环，达到精准控制的目的。经过深入研究，研究人员运用前沿技术针对三种模拟面团操作任务进行了详尽的实验。这些任务旨在探索机器人在处理面团时的灵活性和精准度。

第一项任务中，机器人仿佛一位经验丰富的厨师，运用铲子巧妙地将面团举升至砧板之上，随后借助擀面杖将其均匀压平。在手法上，机器人展现出了高度的协调性和稳定性。

第二项任务颇具挑战，机器人需利用精准的抓手从柜台的各个角落搜集面团，并妥善放置在铲子上，再将其转移到工作区的心脏地带——砧板。这一过程中，机器人展现了出色的细节掌控和高效的工作流程。

至于第三项任务，机器人在面团的处理上更是展现出了精湛的技艺。它使用刀具将面团精准地一分为二，随后利用抓手迅速将两块面团分别运送到指定位置。这一系列动作不仅考验了机器人的灵活性和协调性，也体现了其高度的操作精度。

通过这些实验，研究人员不仅观察到了机器人在处理面团时的优秀表现，也为未来机器人技术在烹饪领域的进一步发展提供了宝贵的参考依据。DiffSkill展现出了其在超越传统强化学习技术方面的卓越能力，这些技术通常依赖机器人通过反复试验和错误来习得任务技能。实际上，DiffSkill是唯一成功完成全部三项面团操作任务的方法。令人惊奇的是，研究团队观察到，“学生”神经网络竟能超越“教师”算法，展现出惊人的学习效能。

研究人员指出：“我们的框架为机器人获取新技能提供了一种革命性的途径。通过这一方法，机器人能够习得一连串的技能，进而处理更为复杂的任务——这是先前机器人系统所无法企及的领域。” 这一突破性的技术不仅赋予了机器人更强的能力，还开启了机器人技术在未来更多可能性。这个框架不仅将推动机器人技术的进步，更将对我们人类与机器人的交互方式产生深远的影响。他们的方法专注于控制工具，如铲子、刀和擀面杖等，具有跨机器人设备的普适性，但前提条件是这些机器人需遵循研究人员定义的特定工具使用规则。未来，他们计划进一步将工具的形状特性融入“学生”网络的推理中，以此提升其在其他设备上的适用性。

研究人员正在探索使用3D数据作为输入，以提升DiffSkill的性能，而非依赖那些难以从模拟环境过渡到现实世界的图像。他们致力于优化神经网络规划流程，同时也在积极收集更多元、更丰富的训练数据，从而增强DiffSkill对不同情境的适应能力。长远来看，他们期望将DiffSkill应用于更广泛的领域，包括复杂的布料操作等任务。这不仅是对机器人技术的一次大胆革新，更是向着实现更高级别人工智能迈进的坚定步伐。