Facebook開源高級模擬平台AI Habitat

為了加速機器人等實體AI的開發，Facebook宣布開源其AI模擬平台AI Habitat，為實體AI研究提供通用的人類模擬訓練，同時還有3D模型數據集Replica，其中包括Facebook Reality Labs科研人員生成的一系列公寓、零售店等室內場景的3D模型。

Facebook科研人員表示：虛擬環境中的AI如果以實體的形式存在，將帶來更逼真的社交臨場感，用戶更願意對這樣的AI敞開心扉，交流想法和情感，這將會是社交的未來。

而AI Habitat的作用是訓練AI識別虛擬環境，其特點是高度兼容和靈活性、模塊化，它可運行Replica的3D重建資料庫，也支持現有的其他3D資源，比如Gibson和Matterport 3D數據集，Facebook希望以此來加速AI的訓練，簡化大規模場景渲染的速度。那麼模塊化的設計到底是怎麼加速AI訓練的呢，接下來我們就來看看。

未來實體AI研究標配

實體AI，來自Magic Leap

多年來，Facebook一直在研發解決問題的多功能AI，結合自然語言處理、計算機視覺和強化學習技術幫助AI做決定和處理真實生活中的任務（比如導航）。不過在實體AI的開發上，Facebook決定重頭開始，但這一過程十分漫長，因為重新訓練AI需要大量數據。

他們希望AI Habitat能夠具備快速實驗和強化學習的特性，並將它們用於兼容性更強，且逼真度更高的AI平台。同時，Facebook科研人員希望規範實體AI在不同環境、任務和物理引擎中的應用，因此決定採用模塊化的軟體設計。

據了解，AI Habitat分為三個軟體模塊，每個模塊都可以被替換或兼容其他多種AI，或者訓練技術、計算協議和環境。為了提高靈活性，AI Habitat的第一個模塊，也就是Habitat-Sim模擬引擎也支持現有的3D環境數據集，它利用一個分層場景圖來代表所有支持的3D環境數據集，還能提取特定數據集中的細節，並應用在多種不同模擬中。

除了對3D數據集的高度兼容外，AI Habitat渲染3D模型的速度也足夠快，在基準測試中，Habitat-Sim在多進程中渲染複雜場景的速度可達1萬fps，只使用了一個GPU。作為對比，其他模擬器的速度僅能達到100FPS。據悉，速度對於訓練計算機視覺來講很重要，因為速度越快，訓練AI演算法的效率越高。

AI Habitat的第二個模塊是Habitat-API，這是一個包含視覺導航和問題回答等任務數據的庫，它的作用是利用額外數據和配置來簡化標準化訓練和評估實體AI。考慮到它的模塊化，用戶可替換Habitat-API，以實現升級。

而第三個模塊，是開放性最強的一個，同時也是實體AI在模擬訓練中遇到的具體任務。開發者可在這一模塊中設置訓練和評估的難度和標準。

在虛擬環境訓練AI

目前，AI Habitat支持現有的3D環境數據，不過未來他們希望讓AI在逼真的虛擬環境中進行訓練，這將會使用到Reality Labs開發的Replica數據集，這個數據集包含18個不同大小的場景掃描，包括會議室、兩層樓房等，這些環境中包含了已經標記的物品，比如窗戶、樓梯、書籍或植物。

為了製作Replica，Reality Labs的科研人員利用獨有的攝像技術和基於SLAM技術的空間AI演算法，通過原始視頻來重建高解析度的動態環境紋理。在3D建模的過程中，科研人員處於對隱私的保護，會除掉照片、等個人信息相關的圖像。

關於Habitat Challenge

為了驗證AI Habitat模塊化設計的優勢，以及3D數據的渲染效果，Facebook舉行了一場Habitat Challenge挑戰賽，比賽結果顯示AI Habitat已經達到了部分預期目標，包括：上手容易、為實體AI實驗提供任務和模擬環境，用在導航演算法上進行基準測試的效果也足夠好。

參加挑戰的一名Facebook AI實驗室實習生Erik Wijmans和研究院Bhavana Jain訓練了一個擁有幾十億幀經驗的AI，這相當於31.7年的學習經驗。

關於未來

關於未來，Facebook科研人員表示：與傳統AI訓練演算法相比，AI Habitat起步晚了幾年到幾十年，因此我們將繼續加快對這個模擬器的更新，比如加入更多、更複雜的AI訓練任務和學習經驗，優化Habitat-Sim對真實環境的模擬，以及對物理交互的模擬。

同時，將AI Habitat開源後，會有更多科研人員來使用這個平台，Facebook希望這個平台能夠稱為未來科研工作的基準，並且成為ImageNet、COCO和VQA等圖像識別系統的通用方案，為未來的實體AI助手打下基礎。

在未來，實體形態的AI可應用在許多場景，比如自動駕駛汽車、家用機器助手，它們將能夠幫人類做許多工作。

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