【ITBEAR科技資訊】8月16日消息，meta AI近日發布了全新的MyoSuite 2.0系列，并與加拿大麥吉爾大學、美國東北大學以及荷蘭特文特大學的研究人員聯手開啟了一項創新項目。這一項目旨在將機器學習技術應用于生物力學控制問題，以展示出人類水平的靈巧和敏捷。研究團隊不僅成功打造了迄今最為復雜的手臂和腿部模型，還挑戰著協調大型和小型肌肉群所帶來的控制難題。
項目中的關鍵研究人員Vikash Kumar指出，人體的肌肉和關節系統比起傳統機器人的簡單電機和關節組合要復雜得多。每個關節都受到多塊肌肉的驅動，而每塊肌肉則通過多個關節連接。他解釋道：“機器人僅有一個電機和一個關節，而人體中的每個動作涉及到多塊肌肉的持續變化激活，而不僅僅是簡單的初始激活信號。然而，我們的大腦卻能夠毫不費力地協調這一切?！?/p>
據ITBEAR科技資訊了解，這一項目的目標之一是通過MyoSuite中的模型復制這些復雜的運動策略。盡管這項任務比傳統移動機器人的控制更為復雜，但Vikash Kumar堅信，機器人學家可以從人體的控制技術中汲取寶貴經驗。他指出，盡管在復制人體運動模式方面存在挑戰，但從人體的控制方式中，機器人學家可以獲得深刻的見解。當前機器人系統難以實現的復雜協調運動，或許可以從人體的生物力學控制中汲取靈感。
馬克·扎克伯格也提到，這項研究有助于開發更加逼真的元宇宙化身。他強調，將這種生物力學控制技術應用于虛擬世界中的虛擬化身，有望創造出更加逼真的體驗，進一步推動元宇宙的發展。
總之，meta AI與多所大學的合作項目，將生物力學控制與機器學習技術融合，為機器人領域帶來了全新的探索和發展機會。通過模仿人體的控制方式，研究人員有望開發出更加智能和逼真的機器人系統，這也有望為元宇宙等領域的發展帶來積極影響。
