Beschleunigung der Anwendung verkörperter Intelligenz: Das Institut für Intelligente Industrie der Tsinghua-Universität (AIR) führt eine Plattform für verkörperte Simulation ein | Vor-Ort-Bericht

Text | Wang Fangyu

Redaktion | Su Jianxun

Die Fähigkeit, den dreidimensionalen Raum intelligent wie ein Mensch zu erfassen, ist eine der Kernfähigkeiten der verkörperten Intelligenz. Wie man diese Fähigkeit entwickelt und das Problem des Datenmangels überwindet, ist ein wichtiges Thema, das die verkörperte Intelligenzindustrie durchbrechen möchte.

Am 2. Dezember veranstaltete das Institut für Intelligente Industrie der Tsinghua-Universität (AIR) das DISCOVER-Labor einen Tag der offenen Tür und präsentierte den Lösungsansatz von Tsinghua AIR.

Auf dieser Veranstaltung stellte das DISCOVER-Labor die DISCOVERSE-Plattform für verkörperte Simulation vor. Ziel dieser Plattform ist es, durch die Digitalisierung hochauflösender physikalischer Welten in Kombination mit Physik-Engines und paralleler Rendering-Technologie eine allgemeine Datensimulation für verkörperte Aufgaben zu realisieren und erstmals vielfältige Robotikaufgaben in unterschiedlich großen Innen- und Außenszenarien zu unterstützen.

Akademiker Zhang Yaqin spricht auf der AIR-Tag der offenen Tür Veranstaltung

Laut Angaben wurde das DISCOVER-Labor des Instituts für Intelligente Industrie der Tsinghua-Universität (AIR) im Jahr 2020 gegründet und konzentriert sich auf die Forschung im Bereich der verkörperten Intelligenz. Das Labor bemüht sich kontinuierlich, die Real2Sim2Real (RSR)-Architektur zu erforschen, um einen geschlossenen Kreislauf zwischen realen und simulierten Trainingsdaten zu erreichen.

Real2Sim2Real bedeutet, von der Realität zur Simulation und zurück zur Realität, und bezieht sich auf die Anwendung von Simulationsmethoden in der Realität, um ihre Leistung zu vergleichen und das Simulationsmodell und die Methoden basierend auf den Unterschieden zwischen Simulation und Realität zu aktualisieren. Dieser Ansatz ermöglicht es, basierend auf einem einzigen realen Datensatz zu Tausenden von Datensätzen zu erweitern, was hilft, das Problem des Datenmangels in der verkörperten Intelligenz zu lösen.

In seiner Rede äußerte Akademiker Zhang Yaqin: „Im Prozess des Übergangs in das digitale Zeitalter 3.0 werden intelligente Roboter und autonomes Fahren zu Schlüsselsektoren der Industrie. Beide stehen jedoch vor Herausforderungen wie hohen Entwicklungskosten und schleppendem Produktivitätsfortschritt. Durch das neue Paradigma Real2Sim2Real (RSR) könnte eine Brücke zwischen der Atomwelt und der Bitwelt geschlagen werden, um der Industrie zu helfen, die Entwicklungskosten zu senken und die Implementierung intelligenter Systeme zu beschleunigen.“

Die DISCOVERSE-Plattform für verkörperte Simulation basiert auf dem Real2Sim2Real-Paradigma. Der Direktor des DISCOVER-Labors, Zhou Guyue, erklärt, dass das DISCOVER-Labor einen hochauflösenden Simulator namens DISCOVERSE entwickelt hat, der erfolgreich die Verbindung zwischen Rendering-Engine und physikalischer Simulation herstellt und eine realistische, end-to-end, parallelisierbare Simulation unterstützt.

Darüber hinaus stellte das DISCOVER-Labor auf der Veranstaltung die RDK UniBots-Plattform für verkörperte Intelligenzbildung vor. Diese Plattform wird als erstes allgemeines Rahmenwerk für Bildungsroboter zur verkörperten Intelligenz offiziell vorgestellt.

Laut Informationen richtet sich die RDK UniBots-Plattform an die Entwicklung von Robotern von 0 auf 1, ist für den breiten Einsatz in Bildungseinrichtungen geeignet und hat in der Hochschulbildung und verschiedenen internationalen Robotikwettbewerben konkrete Anwendungen gefunden.