一加Ace2 Pro官宣：普及16G內(nèi)存 引領(lǐng)24G
一加官方今天繼續(xù)為本月發(fā)布的新機一加Ace2 Pro帶來預(yù)熱，公布了內(nèi)存方面的信息。“淘汰 8GB ，12GB 起步，16GB 普及，24GB 引領(lǐng)，還有呢？#一加Ace2Pro#，2023 年 8 月，敬請期待。”同時
骷髏手「盤核桃」見過沒？
這個神奇的「手」來自Meta剛剛發(fā)布的AI平臺MyoSuite。
嗯……終結(jié)者的即視感有了。
小扎：元宇宙的「阿凡達(dá)」們有救了
傳統(tǒng)行業(yè)中流行著這么一句話，「一流企業(yè)做標(biāo)準(zhǔn)，二流企業(yè)做品牌，三流企業(yè)做產(chǎn)品」
雖然這話有點絕對，很多參與制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的一流企業(yè)，品牌和產(chǎn)品更是一流的，但這句話的背后主要凸顯的是「標(biāo)準(zhǔn)」對于一個行業(yè)有多重要。
誰掌握了標(biāo)準(zhǔn)，誰就有了制定游戲規(guī)則的話語權(quán)，誰就有在業(yè)內(nèi)「坐莊」的潛力。
來到AI時代，科技巨頭們同樣在爭奪「標(biāo)準(zhǔn)」這個業(yè)務(wù)高地，只不過換了不少新的名字，比如框架、平臺、基準(zhǔn)，多少都帶了點業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)的意思。
Meta自然也不例外。
當(dāng)然，按照小扎All in元宇宙而不惜改名的這波操作，萬事皆可元宇宙。
我們可以訓(xùn)練模型來完成復(fù)雜的動作，如轉(zhuǎn)筆或轉(zhuǎn)鑰匙。這項研究不僅可以加速假肢、身體康復(fù)和手術(shù)技術(shù)的發(fā)展，而且還有助于我們?yōu)樵钪骈_發(fā)出更真實的化身。我們將開放這些模型的源代碼，以便研究人員可以使用它們來進(jìn)一步推動這一領(lǐng)域。
好吧，沒想到，下面展示的竟然是轉(zhuǎn)筆，不是「抓罐子」……
但，這確實有點太粗了吧！
對了，還有轉(zhuǎn)鑰匙。（已經(jīng)習(xí)慣了，不必再吐槽了）
言歸正傳，雖然目前看起來模型似乎還處在一個初期階段，但是各種細(xì)節(jié)的控制已經(jīng)相當(dāng)完善了。
滑動控制條伸出大拇指，然后再依次收回剩下四指，最后轉(zhuǎn)動胳膊……
來，給你豎個大拇指！
除此之外，如果研究能有進(jìn)一步進(jìn)展的話，確實可以讓Meta的「阿凡達(dá)」們擁有一套解剖學(xué)上正確的骨骼和動作，而不只是單純的可愛卡通形象。
神經(jīng)和運動智能的「大一統(tǒng)」
生物體越聰明，所表現(xiàn)出來的運動行為就越復(fù)雜。
因此，需要考慮的一個重要問題是：是什么促成了這種復(fù)雜決策以及執(zhí)行這些決策的運動控制？
Meta認(rèn)為，開發(fā)MyoSuite就是為了探索這個問題。
論文地址：https://drive.google.com/file/d/10Le1OmOpy-Veb7n41ywrYLxyipoGfHtt/view
MyoSuite提供了一套肌肉骨骼模型和任務(wù)套件，用機器學(xué)習(xí)來解決生物力學(xué)控制問題。
Meta表示，MyoSuite另一個重要意義是統(tǒng)一了智能的兩個方面：運動智能和神經(jīng)智能，并為機器學(xué)習(xí)社區(qū)開源一套全面的基準(zhǔn)。
人類的生物力學(xué)是一個復(fù)雜的多關(guān)節(jié)、多執(zhí)行器的肌肉骨骼系統(tǒng)。一塊肌肉的收縮涉及到多個關(guān)節(jié)的彎曲運動，每個關(guān)節(jié)的運動都由多塊肌肉控制。
在如此復(fù)雜的系統(tǒng)中，智能行為的合成和表達(dá)需要中樞神經(jīng)系統(tǒng)和外周肌肉骨骼系統(tǒng)之間的有效協(xié)調(diào)，前者是由數(shù)十億個神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)合成決策，后者則是將這些意圖轉(zhuǎn)化為行動。
MyoSuite是通過對現(xiàn)有模型和功能研究的深入研究而開發(fā)的，其研發(fā)基礎(chǔ)是手臂和手的OpenSim模型，目前已經(jīng)廣泛用于人類神經(jīng)機械控制、人機交互和康復(fù)等領(lǐng)域。
為了在MuJoCo中實現(xiàn)這些模型，研究人員開發(fā)了一個流程開發(fā)新的模型，來進(jìn)行骨骼和肌肉附著的幾何變換、臂力矩優(yōu)化和肌力優(yōu)化。
MyoSuite提供了一個測試幾個生理上精確的肌肉骨骼模型的組合，具體的模型構(gòu)建可分為三步：
1. 幾何圖形轉(zhuǎn)換。包括關(guān)節(jié)的幾何形狀、肌肉附著點和包裹面的轉(zhuǎn)換。這個步驟是在之前工作的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。
2. 動力臂優(yōu)化。優(yōu)化MuJoCo中包裹面的三維位置。MuJoCo中包覆面的三維位置，以便實現(xiàn)與參考OpenSim模型相匹配的力矩臂。
3.肌肉力量優(yōu)化：對MuJoCo中的肌肉參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以實現(xiàn)與對照OpenSim模型相匹配的肌肉發(fā)力。經(jīng)過嚴(yán)格的建模和驗證，最終建立了三個復(fù)雜程度不同的模型。
MyoSuite中包含的肌肉骨骼模型。A：MyoFinger（4個關(guān)節(jié)、5塊肌肉），B：MyoElbow：（1個關(guān)節(jié)、6塊肌肉）。C：MyoHand（23個關(guān)節(jié)、39塊肌肉）。
手指（MyoFinger）: 首先建立一個簡化和直觀的模型，即一個4自由度（DoF）的手指（MyoFinger，上圖A），它是通過一系列簡化的5個拮抗性肌肉-肌腱單元來驅(qū)動的。研究團隊為其提供了簡單的扭矩驅(qū)動器，以方便比較研究。
手肘（MyoElbow）：一個1自由度人類肘關(guān)節(jié)的模型，基于OpenSim的默認(rèn)設(shè)置測試手臂模型，并使用多個激動劑/拮抗劑對（3個屈肌和3個伸肌）進(jìn)行驅(qū)動（上圖B）。
手（MyoHand）：實際上包括前臂、手腕和手。靈巧的人手需要協(xié)調(diào)多塊高度冗余的肌肉，這些肌肉對各種關(guān)節(jié)具有互補和拮抗作用。這個更復(fù)雜的肌肉骨骼模型由29塊骨頭，23個關(guān)節(jié)，39個肌肉-肌腱單元組成（上圖C）。
多年來，人工智能領(lǐng)域一直試圖通過神經(jīng)結(jié)構(gòu)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模仿智能行為。而在生物力學(xué)界，主要是獨立通過體內(nèi)和體外研究來開發(fā)肌肉骨骼系統(tǒng)，以了解外周的驅(qū)動力。
有了MyoSuite，研究人員有望在感覺-運動控制的細(xì)節(jié)上取得更大進(jìn)展，依靠不同的本體感覺信號來協(xié)調(diào)全身的運動控制，這是在豐富的互動環(huán)境中表現(xiàn)出智能行為所需要的。
MyoSuite的生理學(xué)上真實的肌肉骨骼模型，比現(xiàn)有模型的計算效率和可擴展性要高出4000倍。
有了這么強大的資源和計算效率做支撐，什么轉(zhuǎn)筆、轉(zhuǎn)鑰匙、單手盤核桃等自然不在話下了。
而且，這些「花活」就是為了告訴你MyoSuite「能干什么」，未來「要干什么」，Meta也說了，主要是運動康復(fù)、假肢開發(fā)和人體工程學(xué)應(yīng)用。
說不定以后的假肢，比原裝的還好用？
MuJoCo開源
說起來，從AlphaGo到MuZero，過去機器學(xué)習(xí)算法解決的復(fù)雜問題實在是不少，但在復(fù)雜運動控制的方向上一直應(yīng)用不多，Meta認(rèn)為，主要原因是缺乏與外界復(fù)雜環(huán)境的互動能力。
換句話說，現(xiàn)有框架既沒有嵌入復(fù)雜而熟練的運動任務(wù)，也沒有足夠的計算效率或可擴展性來滿足機器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)需求。
Meta表示，MyoSuite有望彌補這些差距。
目前，MyoSuite已經(jīng)在MacOs和Linux上用MuJoCo v2.1.0進(jìn)行了測試。
正巧的是，DeepMind也在同日對MuJoCo進(jìn)行了開源。
項目地址：https://github.com/deepmind/mujoco
MuJoCo最初由華盛頓大學(xué)運動控制實驗室主任、神經(jīng)科學(xué)家Emo Todorov開發(fā)，于2015年通過創(chuàng)業(yè)公司Robi LLC, 被打造成了商業(yè)產(chǎn)品。
2021年10月，DeepMind宣布收購MuJoCo物理模擬器，并承諾將MuJoCo作為一個免費的、開源的、社區(qū)驅(qū)動的項目進(jìn)行開發(fā)和維護(hù)。
對于現(xiàn)在的機器人研究來說，物理模擬器是其中的關(guān)鍵性工具。其通常可以分為商業(yè)的閉源軟件，和學(xué)術(shù)界的開源軟件。
第一類對用戶來說是不透明的，雖然有時可以免費使用，但不能修改，也很難理解。第二類通常有較小的用戶群，當(dāng)其開發(fā)者和維護(hù)者畢業(yè)時，就會受到影響。
MuJoCo是為數(shù)不多的由一個成熟的公司支持的全功能模擬器之一，它是真正的開源代碼。
作為一個研究驅(qū)動的組織，DeepMind將MuJoCo視為一個合作的平臺，機器人學(xué)家和工程師可以加入我們，開發(fā)世界上最好的機器人模擬器之一。
目前，DeepMind的開源工作已經(jīng)完成，MuJoCo的整個代碼庫都已經(jīng)上傳至在GitHub了。
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-119-2347-0.htmlDeepMind開源了MuJoCo！Meta竟用來讓「骷髏手」盤核桃
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