Sử dụng AI tạo sinh để đa dạng hóa môi trường đào tạo ảo cho robot - Robohub

Các nhà nghiên cứu tại CSAIL của MIT và Viện Nghiên cứu Toyota đã phát triển một hệ thống “tạo cảnh có thể điều khiển” mới nhằm tạo ra các môi trường kỹ thuật số 3D đa dạng và chân thực—như nhà bếp, phòng khách và nhà hàng—để đào tạo robot. Khác với các phương pháp truyền thống dựa trên các buổi trình diễn thực tế tốn nhiều thời gian hoặc các mô phỏng thủ công thường thiếu tính chân thực về mặt vật lý, phương pháp này sử dụng mô hình khuếch tán được hướng dẫn bởi thuật toán tìm kiếm cây Monte Carlo (MCTS) để tạo và hoàn thiện các cảnh. Được huấn luyện trên hơn 44 triệu phòng 3D, hệ thống sắp xếp các vật thể theo những cách mới trong khi đảm bảo độ chính xác vật lý, chẳng hạn như ngăn chặn việc vật thể bị chồng chéo, từ đó tạo ra các môi trường sống động mô phỏng tốt hơn vật lý thế giới thực. Đổi mới then chốt nằm ở việc coi việc tạo cảnh như một quá trình ra quyết định tuần tự, trong đó MCTS đánh giá nhiều biến thể cảnh khác nhau để tối ưu hóa cho các mục tiêu cụ thể, như tính chân thực vật lý hoặc sự đa dạng của vật thể. Phương pháp này cho phép tạo ra các cảnh phức tạp vượt qua độ phức tạp của dữ liệu huấn luyện, điển hình là cảnh nhà hàng chứa tới 34 vật phẩm—gấp đôi số lượng