機器人在工業環境中變得越來越有用和普遍存在，要求它們以適合其目的的方式與各種物體進行交互。現在，麻省理工學院的研究人員已經開發出一種新系統，可以通過模仿人類學習空間關系的方式幫助他們改善這種方式。該系統被稱為基于學習的粒子模擬器，在麻省理工學院的計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)開發，它提高了機器人將材料塑造成目標形狀的能力，并預測了與固體物體和液體的相互作用，研究人員表示。

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研究人員表示，本發明可以為工業機器人提供更精細的觸感，特別是在與精致物體相互作用時。它還可以在個人機器人的開發中具有創造性和新穎的應用，例如使他們能夠為壽司模擬粘土或糯米飯。

“人類在我們的頭腦中有一個直觀的物理模型，我們可以想象如果我們推動或擠壓物體將如何表現，”CSAIL的研究生Yunzhu Li解釋說。基于這種人類的直覺，我們可以學習操縱物體并與他們進行交互式任務，遠遠超出機器人目前的可能性，他說。

李說，麻省理工學院CSAIL團隊開發的技術旨在為機器人提供類似的能力。“我們希望為機器人建立這種直觀的模型，使他們能夠做人類可以做的事情，”他說。

該模型通過學習捕捉不同材料或“粒子”的小部分在被戳戳和刺激時如何相互作用而起作用。它是通過學習運動的基礎物理學不確定或未知的情況下的數據來實現的，與孩子們在幾個月后開始學習如何與環境互動的情況不同，CSAIL畢業生吳嘉俊說。同時從事這項技術的學生。

然后，機器人可以使用該模型作為指導來預測液體以及其他類型的材料如何對其觸摸力作出反應，他說。該模型還適應機器人處理物體的更多因素，有助于改善機器的控制。

在實驗中，一個帶有兩個手指的機器人手，稱為“RiceGrip”，與可變形泡沫一起工作，意味著作為水稻的替身。李說，手將泡沫精確地塑造成所需的形狀，例如“T”形狀，成功地展示了模型如何作為機器人類似于人類與物體相互作用的類型“大腦”。