AI|MIT机械手新研究：玩转2000多个物体球体成功率近100%_MIT机械手新研究：玩转2000多个

本周一，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）公布了一项新成果——一个能够灵活控制机械手的程序框架。在很长一段时间里，机械手的操纵物体能力还不如刚满一岁的婴儿灵活。即使现在机械手可以做的不仅仅是捡起和放下物体，但在发力和复杂手部动作方面，它还没有完全模仿到位。

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目前，在该领域已经有多个AI实验室致力于机械手训练，例如OpenAI的Dactyl机器手、DeepMind的RGB堆叠技术（RGB-Stacking）等，都在一定程度上促进了机器人行业的发展。
【AI|MIT机械手新研究：玩转2000多个物体球体成功率近100%】MIT CSAIL研究人员提出的程序框架可以让机械手操纵超过2000个不同物体的方向，利用简单的“师生”训练方法，在模拟环境中训练”教师“网络，再应用到现实世界的“学生”中，解决机械手技术的复杂问题。
该论文将在2021年机器人学习会议（Conference on Robot Learning，CORL）上发表。
一、从魔方到2000多种不同物体，任意玩转
OpenAI 2019年10月15日在官网博客发布了Dactyl机械手的视频，视频内容是Dactyl机械手在约4分钟的时间里成功还原了一个三阶魔方，这是在机械手控制领域，从定向任务编程迈向更通用AI技术的重要一步。

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▲Dactyl机械手还原魔方视频（GIF来源为YouTube）
2021年10月12日DeepMind发布RGB堆叠技术（RGB-Stacking）对机械手进行强化学习训练，这是一个基于视觉的学习系统，评估多个研究对象的行为和动作来提高机械手能力。

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▲RGB堆叠技术机械手训练过程（图片来源为VentureBeat）
MIT CSAIL的科学家们也一直致力于让机器提高模仿人类的能力，他们创建了一个更大的程序框架：无论机械手朝上还是朝下，都可以重置2000多个物体的方向。从杯子到金枪鱼罐头、奶酪盒子等，甚至可以延伸到生活中不常见的物体，这个程序框架都可以帮助机械手以特定的方式，在合适的位置快速拾取和放置物体。
此前机械手通常只能完成单一任务或者只能在垂直位置上移动，而现在机械手可以具备灵巧的“手部动作”，有助于满足物流和制造行业一些常见的需求。例如将物品装入插槽中进行装配，或灵活操纵距离更远的工具。MIT CSAIL的团队使用了具有24个自由度的拟人机械手，证明了该程序框架可以在未来转移到真正的机器人系统上。