MIT利用生成式AI進(jìn)行機(jī)器人設(shè)計(jì)

麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室 （CSAIL） 發(fā)布了兩個新的機(jī)器人項(xiàng)目的結(jié)果，這兩個項(xiàng)目使用 AI 來改進(jìn)和加速機(jī)器人設(shè)計(jì)。

在測試中，研究人員使用生成式 AI 來優(yōu)化跳躍和滑翔水下機(jī)器人的設(shè)計(jì)。這兩個項(xiàng)目都使用 AI 平臺在物理模擬器中識別和測試各種設(shè)計(jì)，以找到最佳版本。

選擇正確的設(shè)計(jì)后，該團(tuán)隊(duì)就 3D 打印了機(jī)器人的工作版本，用于實(shí)際測試。

據(jù)該團(tuán)隊(duì)稱，這項(xiàng)研究可以幫助大幅減少工程師在機(jī)器人開發(fā)中面臨的典型試錯過程，并更快地將設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)移到原型階段。

跳躍機(jī)器人研究的聯(lián)合負(fù)責(zé)人 Byungchul Kim 表示，在此過程中使用生成式 AI 的優(yōu)勢在于，它可以找到非常規(guī)的解決方案來改進(jìn)機(jī)器人。我們想讓我們的機(jī)器跳得更高，所以我們認(rèn)為我們可以把連接其部件的鏈節(jié)做得盡可能細(xì)，以減輕重量，“Kim 說。

“然而，如果我們只使用 3D 打印材料，如此薄的結(jié)構(gòu)很容易破裂。我們的擴(kuò)散模型提出了一個更好的想法，它提出了一個獨(dú)特的形狀，允許機(jī)器人在跳躍之前儲存更多的能量，而不會使鏈接太薄。這種創(chuàng)造力幫助我們了解了機(jī)器的基本物理學(xué)。

對于水下滑翔機(jī)器人，該團(tuán)隊(duì)與威斯康星大學(xué)麥迪遜分校合作，測試了各種流體動力學(xué)形狀，并開發(fā)了一種用于環(huán)境研究和數(shù)據(jù)收集的機(jī)器人。

該團(tuán)隊(duì)將 20 多個“海洋探索形狀”輸入到 AI 模型中，包括潛艇、鯨魚、蝠鲼和鯊魚。該系統(tǒng)幫助制造了兩個滑翔機(jī)：一個類似于飛機(jī)的雙翼機(jī)器和一個類似于帶有四個鰭的扁魚的四翼設(shè)計(jì)。

據(jù) CSAIL 研究人員稱，這種方法產(chǎn)生了非常規(guī)但更高效的滑翔模型。

“我們開發(fā)了一種半自動化流程，可以幫助我們測試非常規(guī)設(shè)計(jì)，這些設(shè)計(jì)對人類來說非常費(fèi)力，”麻省理工學(xué)院 CSAIL 博士后兼聯(lián)合首席研究員 Peter Yichen Chen 說。“以前沒有探索過這種級別的形狀多樣性，因此這些設(shè)計(jì)中的大多數(shù)都沒有在現(xiàn)實(shí)世界中進(jìn)行測試。”

該團(tuán)隊(duì)表示，AI 模型的優(yōu)化能力表明其未來可能在增強(qiáng)更大型機(jī)器人機(jī)器（如制造和家用機(jī)器人）方面發(fā)揮作用。

CSAIL 學(xué)生 Tsun-Hsuan “Johnson” Wang 表示，跳躍機(jī)器人項(xiàng)目是生成式 AI 可以幫助實(shí)現(xiàn)的未來機(jī)器人設(shè)計(jì)的藍(lán)圖。