Meta公開了一系列突破性成果,推進了機器人觸覺感知和靈巧性研究,奠定高階機器智慧(AMI)發展基礎。此次研究的目的在於提升人工智慧理解和操作物理世界的能力,替未來人機互動技術鋪路,同時加速Meta在體化人工智慧(Embodied AI)領域的發展。
這項新研究出自於Meta的FAIR(Fundamental AI Research)團隊,該團隊長期研究開發體化人工智慧技術。而體化人工智慧的重點在於感知並理解物理世界,並具備多種實體操作的能力。雖然感知物體的材質與觸感對人類是本能,但是對機器人來說卻是相當困難與複雜。
FAIR的最新研究開發多種技術,解決人工智慧系統在觸覺感知和靈活操作上的挑戰,包括Meta Sparsh、Digit 360和Meta Digit Plexus等。Meta Sparsh是一個觸覺編碼器,利用自我監督學習達到跨場景的觸覺感知,擺脫傳統依賴標籤的方法,使得人工智慧能夠處理多種類型的觸覺感測器並用於各種場景。
而Digit 360是一款新的人工指尖,具備多模態感測能力,可捕捉細微的觸覺變化。Meta指出,該裝置可模擬人類觸覺,支援振動、溫度等多重感知,使人工智慧可以於義肢、遠端操作和虛擬實境等應用場景,進行高精密度的互動。Meta Digit Plexus則是可以整合多種觸覺感測器的軟硬體平臺,包括人工指尖和皮膚觸覺感測器,使機器人可以更全面地感知周圍環境,並且即時做出反應。
另外,隨著觸覺技術的發展,Meta也開發了PARTNR基準,這是一個用於評估人機協作所設計的框架,目的是要測試人工智慧系統,在實際生活場景中的計畫和推理能力。該基準內建10萬項自然語言任務,模擬居家環境中的各種協作情境,涵蓋了數十個房間和數千種物體,替人工智慧在規畫和人際互動上的表現,提供標準化測試方法。
Meta現在對外公開這些技術與資料,供研究者取用研究論文、開源程式碼和模型設計,鼓勵更多研究社群參與觸覺技術的創新研究。此外,Meta也積極與企業展開合作,加速技術的商業化,使觸覺技術能更廣泛地應用於各產業。圖片來源/Meta
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