Facebook的AI项目组前段时间非常热衷电脑技术应用领域的科学研究。在过去两年中，Facebook向全球正式发布了它的电脑作业系统，因此获得成功体能训练六爬虫类电脑骑行随心所欲。上周五，Facebook AI项目组又正式发布了这份喜剧效果体能训练统计数据组Replica和一个内建AI尖萼发动机Habitat。
Facebook AI项目组今天面世了与卡内基梅隆理工学院科学研究相关人员密切合作建立的电脑开放源码架构PyRobot，它能运转由Facebook电脑自学架构PyTorch体能训练的广度自学数学模型。
PyRobot能全力支持Sawyer和LoCoBot这三种类别的电脑，前者是用作卡内基梅隆理工学院电脑智能化专业课程的电脑。此外，全力支持UR5等其他电脑的开放源码架构将要面世，主要包括MuJoCo和Habitat等工具包其中的软件系统也将在下周正式发布。
科学研究相关人员在周二刊登在arXiv上的一则学术论文中表示：“我们坚信PyRobot与前段时间正式发布的LoCoBot电脑并重，将能减少财务管理生产成本和密切合作开发时间，进而实现统计数据驱动力电脑的自由民主产业发展。分立于硬体的API将能助推整个街道社区共享资源标识符和统计数据子集的密切合作开发。”
PyRobot意在协助科学研究相关人员和测试相关人员在几个半小时内就能上手使用电脑。Facebook期望PyRobot能够大力推进电脑的选用工程进度，并通过为AI街道社区提供更多共享资源标识符、统计数据集和数学模型的通用型API，来进一步推动电脑科学研究生态系的产业发展。有鉴于此，该架构面世了一种预体能训练数学模型，用作鼓励、截取和发送相关演算法。
PyRobot为掌控电脑体育运动的指示提供更多开放源码API和高阶标识符，主要包括方向总体规划、IntelliToneSLAM、下肢边线掌控、下肢速率掌控和下肢扭矩掌控等。这一开放源码电脑架构能协助AI实践者进行实验和基准测试结果。Facebook计划与电脑科学研究街道社区的成员密切合作密切合作开发出基准统计数据集。
科学研究相关人员表示，在PyRobot的一些初始项目中，该架构简化了sim2real的传输策略测试，简化的内容主要是用来测试末端执行器掌控和点目标导航。
与亚马逊的RoboMaker一样，PyRobot也可作为电脑作业系统（ROS）界面。微软在5月正式发布了有限预览的电脑工具包，并于去年将ROS整合到Windows 10作业系统中。
PyRobot是Facebook基于Python的最新产品。除了广度自学架构PyTorch之外，该公司本月早些时候还面世了PyTorch Hub，以全力支持人工智能数学模型的复现性。
