MIT利用生成式AI进行机器人设计

麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室 （CSAIL） 发布了两个新的机器人项目的结果，这两个项目使用 AI 来改进和加速机器人设计。

在测试中，研究人员使用生成式 AI 来优化跳跃和滑翔水下机器人的设计。这两个项目都使用 AI 平台在物理模拟器中识别和测试各种设计，以找到最佳版本。

选择正确的设计后，该团队就 3D 打印了机器人的工作版本，用于实际测试。

据该团队称，这项研究可以帮助大幅减少工程师在机器人开发中面临的典型试错过程，并更快地将设计转移到原型阶段。

跳跃机器人研究的联合负责人 Byungchul Kim 表示，在此过程中使用生成式 AI 的优势在于，它可以找到非常规的解决方案来改进机器人。我们想让我们的机器跳得更高，所以我们认为我们可以把连接其部件的链节做得尽可能细，以减轻重量，“Kim 说。

“然而，如果我们只使用 3D 打印材料，如此薄的结构很容易破裂。我们的扩散模型提出了一个更好的想法，它提出了一个独特的形状，允许机器人在跳跃之前储存更多的能量，而不会使链接太薄。这种创造力帮助我们了解了机器的基本物理学。

对于水下滑翔机器人，该团队与威斯康星大学麦迪逊分校合作，测试了各种流体动力学形状，并开发了一种用于环境研究和数据收集的机器人。

该团队将 20 多个“海洋探索形状”输入到 AI 模型中，包括潜艇、鲸鱼、蝠鲼和鲨鱼。该系统帮助制造了两个滑翔机：一个类似于飞机的双翼机器和一个类似于带有四个鳍的扁鱼的四翼设计。

据 CSAIL 研究人员称，这种方法产生了非常规但更高效的滑翔模型。

“我们开发了一种半自动化流程，可以帮助我们测试非常规设计，这些设计对人类来说非常费力，”麻省理工学院 CSAIL 博士后兼联合首席研究员 Peter Yichen Chen 说。“以前没有探索过这种级别的形状多样性，因此这些设计中的大多数都没有在现实世界中进行测试。”

该团队表示，AI 模型的优化能力表明其未来可能在增强更大型机器人机器（如制造和家用机器人）方面发挥作用。

CSAIL 学生 Tsun-Hsuan “Johnson” Wang 表示，跳跃机器人项目是生成式 AI 可以帮助实现的未来机器人设计的蓝图。