美國麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室 (MIT CSAIL) 的研究人員，開發了一套名為 LucidSim 的新系統，利用生成式 AI 模型和物理模擬器，創造出更貼近現實世界的虛擬訓練場，成功訓練機器狗進行跑酷活動。
研究人員利用 ChatGPT 生成數千個提示來打造LucidSim的運作環境，包含描述各種真實世界環境，包括不同天氣、時間和照明條件。並將這些描述輸入到一個系統中，將 3D 幾何和物理數據映射到 AI 生成的圖像上，創造出包含機器人軌跡的短影片。機器人則根據這些信息計算出要導航的物體（如盒子或樓梯）的高度、寬度和深度。
透過LucidSim，研究人員訓練一隻四足機器狗完成多項任務，包括尋找交通錐或足球，LucidSim 成功率達 100% 和 85%，而傳統模擬訓練的系統只有 70% 和 35%。此外，機器狗也可爬過盒子、上下樓梯，且完成所有樓梯攀爬試驗，而傳統系統只有 50% 的成功率。
未來，研究人員希望利用 LucidSim 訓練人形機器人，這是一項更具挑戰性的目標，包含計劃將 LucidSim 應用於訓練工廠和廚房中使用的機器手臂，這些手臂需要更高的靈活性和物理理解能力。
LucidSim 的出現，為機器人訓練開啟了新的可能性，未來或許能讓機器人在完全虛擬的世界中學習，並應用於更廣泛的領域。
