AI设计机器人的时代到来:麻省理工学院使用生成式AI设计跳跃机器人,超越人工设计
作者：微信文章生成式人工智能正在各个领域发挥重要作用，语言（DeepSeek、ChatGPT）、语音、图像生成（Midjourney）、视频生成（Sora）、3D设计等等。人工智能、机器人是当前研究的热点领域，生成式人工智能已经在多方面取得了成功，得到了充分的验证。在过去，机器人的结构设计需要经过反复测试验证，会消耗大量的开发时间。现在，AI在机器人设计中也展现了潜力。近日，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 的研究人员将扩散模型应用于机器人设计，最终他们研发出了一种超越人工设计的机器人。
论文链接：https://bc-kim.github.io/assets/Publications/ICRA__Generative_AI_Driven_Jumping_Robot_Design_Using_Diffusion_Models.pdf只需提供机器人的3D模型，指定需要改进的地方，扩散模型自动确定最优设计，并通过仿真测试。当系统确定最优设计后，可使用3D打印机制造出可以运行的真实机器人，无需再进行额外的调整。研究人员使用这种方法制造了一个弹跳机器人，比人工设计的机器人弹跳高度高出41%。
01 | 弹跳机器人设计麻省理工学院的研究人员使用该方法设计弹跳机器人，弹跳高度约61厘米，与他们自己人工设计的机器人相比提升明显，高出41%。AI设计了一种独特的连杆形状，人工设计连杆是直的，而AI设计的是弯曲的连杆，这种结构可以让机器人在跳跃前储存更多能量。此外，研究团队还使用AI设计机器人的脚部，以确保其安全落地。研究人员发现，AI 设计的机器人跌倒次数远低于其基准水平，提升了 84%。扩散模型能够提升机器人的跳跃和着陆平衡能力，这表明它或许能够用于改进其他机器的设计。例如，制造或家用机器人公司可以使用类似的方法来改进其原型，从而节省工程师通迭代的时间。02 | 弹跳与着陆稳定的平衡对于弹跳机器人，弹跳的高度和着陆稳定都是关键，需要在二者之间取得平衡。为了平衡两者，他们将跳跃高度和着陆成功率都表示为数值数据，然后训练模型在两个嵌入向量之间找到一个最佳平衡点，从而构建最佳的三维结构。研究人员表明，这款AI设计的机器人已经优于人工设计，但未来还有提升空间。此次迭代使用与3D打印机兼容的材料，未来的版本将使用更轻的材料实现更高的高度。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）博士生Johnson Wang表示，该项目是生成式人工智能助力新型机器人设计的起点，未来希望拓展到更灵活的目标，例如用自然语言让扩散模型设计一个可以拿起杯子或操作电钻的机器人。此外，研究人员表示扩散模型还可以帮助生成关节，并构思部件的连接方式，从而有可能提高机器人的跳跃高度。该团队还在探索增加更多电机的可能性，以控制机器人的跳跃方向，提高其着陆稳定性。参考链接：https://news.mit.edu/2025/using-generative-ai-help-robots-jump-higher-land-safely-0627
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