AI框架与活动对象操作发布

这艾伦研究所AI（AI2）宣布3.0释放其体现的人工智能框架Ai2-托尔，它为其测试框架添加了活动对象操作。Manipulathor.是一种虚拟代理，具有铰接式机器人臂，配备有旋转的关节，以带来更有人类的方法来与各种物体相互作用。

AI2-Thor研究了100多个可视富含物理的房间的物体操作问题。通过在操纵模型中启用广义能力的培训和评估，与当前的现实世界训练方法相比，Manipulathor允许在更复杂的环境中进行更快的培训，同时也是更安全和更具成本效益的。

“想象一下，机器人能够导航厨房，打开冰箱并拉出一罐苏打水。这是机器人学中最大，但经常忽略的挑战之一，AI2-Thor是第一个设计基准，为虚拟房间中的各个位置移动对象的任务，从而实现可再现性和测量的进展，“说奥伦·埃特扎奥蒂博士，在新闻稿中Ai2的首席执行官。“经过五年的努力工作，我们现在可以开始培养机器人通过世界更像我们的方式来感知和操纵，使现实世界的使用模型比以往任何时候都更能实现。”

Manipulathor是一个可视化对象操作的框架。礼貌：AI（AI2）艾伦研究所

尽管在机器人中成为一个已建立的研究领域，但物体操纵的视觉推理方面一直是最大的障碍研究人员面临的一个。事实上，很长一开始就是理解，机器人努力正确地看待，导航，行动和世界其他人沟通。AI2-Thor通过复杂的模拟测试环境解决了这一问题，这些测试人员可以用于培训现实世界中最终活动的机器人。

通过通过AI2-托尔的体现AI开创，景观已经改变了共同的好处。AI2-Thor使研究人员能够有效地设计解决对象操纵问题的解决方案以及与机器人测试相关的其他传统问题。

“与实际机器人运行实验相比，AI2-Thor非常快速和安全，”AI2研究经理Rozbeh Mottaghi说。“多年来，AI2-托尔已经支持了对许多不同任务的研究，如导航，指令，多代理协作，执行家庭任务，推理如果可以打开或不打开对象。AI2-Thor的这种演变允许研究人员和科学家缩放所体现AI的当前限制。“

- 从AI（AI2）的Allen Institute撰写了CFE媒体的新闻稿。