时间: 2025-01-12 03:45:57 | 作者: 陶瓷穿墙套管
Meta近来发布了专心于触觉感知的Sparsh、着重人机互动的Digit 360,以及诉诸机器人灵活性的Digit Plexus等三大研究效果,全力推进具身人工智能(embodied AI,又译做表现/体化/具体化人工智能)的开展。
经过将触觉和感知融入其机器人立异之中,Meta正全力押宝在新式的具身AI上。该公司而且与美国传感器公司GelSight和韩国机器人公司Wonik Robotics协作,以推进AI触觉传感器的商业化。
日前,全力开展具身AI的Meta推出了三项研究效果。首先是Meta携手华盛顿大学和卡内基梅隆大学协作开发的Sparsh编码器模型,其专门用在根据视觉的触觉感知上,以便赋予机器人触觉感知才能。该才能对各种机器人使命十分十分重要,例如该功用能判别施加在物体上的压力巨细,以防止损坏。
第二项效果是Digit 360指状触觉传感器,其身负18种以上的传感才能,并具有超越800万个触觉像素(taxel,也称触觉传感元),其能用来捕捉指尖上的全向和纤细变形,从而让机器人能更精细地了解环境互动与物体操控。不仅如此,内置AI模型的Digit 360,能最大极限地削减对云核算服务器的依靠,而采行本地端处理,以便能有快速的触觉反响,它就比如像是人类和动物神经中操控反射动作的反射弧(reflex arc)相同。
最终是Digit Plexus,其为一个能简化机器人使用开发的软硬件合渠道。该渠道能将各种指尖和皮肤触觉传感器集成到单个机器人手中,并将触觉数据来进行编码后,经过一条缆线发送到主机核算机。Meta期望借此帮忙研究人员推进机器人灵活性的开展。
除此之外,Meta还推出了“人机协作中的规划与推理使命”(Planning and Reasoning Tasks in Human-Robot Collaboration,PARTNR),其为用于评价AI模型怎么帮忙人类完结家务的新基准。它根据Meta Habitat模拟器 ,包含了60间房屋中10万个自然言语使命,并具有超越5,800个共同目标。该基准旨在评价LLM大型言语模型和VLM视觉言语模型在遵从人类指令方面的有效性。
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