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【ITBEAR科技资讯】8月16日消息，meta AI近日发布了全新的MyoSuite 2.0系列，并与加拿大麦吉尔大学、美国东北大学以及荷兰特文特大学的研究人员联手开启了一项创新项目。这一项目旨在将机器学习技术应用于生物力学控制问题，以展示出人类水平的灵巧和敏捷。研究团队不仅成功打造了迄今最为复杂的手臂和腿部模型，还挑战着协调大型和小型肌肉群所带来的控制难题。

项目中的关键研究人员Vikash Kumar指出，人体的肌肉和关节系统比起传统机器人的简单电机和关节组合要复杂得多。每个关节都受到多块肌肉的驱动，而每块肌肉则通过多个关节连接。他解释道：“机器人仅有一个电机和一个关节，而人体中的每个动作涉及到多块肌肉的持续变化激活，而不仅仅是简单的初始激活信号。然而，我们的大脑却能够毫不费力地协调这一切。”

据ITBEAR科技资讯了解，这一项目的目标之一是通过MyoSuite中的模型复制这些复杂的运动策略。尽管这项任务比传统移动机器人的控制更为复杂，但Vikash Kumar坚信，机器人学家可以从人体的控制技术中汲取宝贵经验。他指出，尽管在复制人体运动模式方面存在挑战，但从人体的控制方式中，机器人学家可以获得深刻的见解。当前机器人系统难以实现的复杂协调运动，或许可以从人体的生物力学控制中汲取灵感。

马克·扎克伯格也提到，这项研究有助于开发更加逼真的元宇宙化身。他强调，将这种生物力学控制技术应用于虚拟世界中的虚拟化身，有望创造出更加逼真的体验，进一步推动元宇宙的发展。

总之，meta AI与多所大学的合作项目，将生物力学控制与机器学习技术融合，为机器人领域带来了全新的探索和发展机会。通过模仿人体的控制方式，研究人员有望开发出更加智能和逼真的机器人系统，这也有望为元宇宙等领域的发展带来积极影响。