DeepMind为推进机器人研究收购 MuJoCo，并将其对所有人免费开放( 二 )

图|相关论文（来源：PNAS）
该论文中提到， “经过良好验证的计算机模拟可以提供一个虚拟的试验场，在许多情况下，它有助于安全、快速、低成本地理解未来的机器人如何设计和控制，以便安全操作和提高性能。 ”
论文进一步讨论了模拟如何帮助机器人研发：
【DeepMind为推进机器人研究收购 MuJoCo，并将其对所有人免费开放】一、迅速和低成本地生成大量机器学习培训数据。
机器学习在定义控制策略中的激增，以及相关对大量培训数据的需求，为机器人模拟的使用提供了主要动力。经过验证的模拟平台成为开发系统的理想试验场，既能从错误中吸取教训，又能进行验证。
二、加快工程设计周期，降低成本。
机器人的设计有两个较为耗时的阶段，即机械设计和控制策略设计。而在模拟中执行迭代循环，可以缩短与设计过程相关的时间。
三、提供加速、安全、完全控制的虚拟测试和验证环境。
自主系统验证的方法还处于起步阶段。验证和“调试”在线学习的自主机器人系统的方法基本上不存在。在此背景下，模拟在对协作式多机器人系统提供见解方面可以发挥重要作用。
四、促进更智能机器人的发展和人与机器人相互作用的理解。
模拟可以成为智能机器人进化下一阶段的催化剂，正如道德概念（设定规则）、经验和预测行为后果的能力塑造了人类的决策过程一样。而模拟机器人与人之间的相互作用的能力可以减少危险工作环境中的个人风险。
对于MuJoCo模拟的作用， DeepMind非常认可，其表示， “我们的机器人团队一直使用MuJoCo作为各种项目的模拟平台。 MuJoCo紧密地遵循了支配我们世界的方程式。 ”
目前， DeepMind正在为MuJoCo完全开源做准备，并向“对突破现实物理模拟的界限感到兴奋”的研究人员们发出邀请，希望与他们一同将MuJoCo打造成一个社区驱动的、具有顶尖功能的项目。
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参考：
[1]HeeSunChoietal.PNAS5,（2021）
https://doi.org/10.1073/pnas.1907856118