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在最近的博客文章中，Facebook宣布他们已经开源AI Habitat开源，AI Habitat是一个人工智能(AI)仿真平台，旨在训练诸如虚拟机器人之类的具体代理。借助这项技术，机器人可以学习如何从相邻房间抓取物体或帮助视障人士导航不熟悉的公交系统。
该技术利用体现在交互环境上的AI来训练实际系统。与依赖其他研究人员传统上使用的静态数据集不同，这是一种不同的方法。
包括Manos Savva，Abhishek Kadian，Oleksandr Maksymets和Dhruv Batra在内的一组Facebook研究人员公布了一份研究论文，展示了Al Habitat的功能。Facebook决定开源该技术，以推动该领域的进展。
Facebook AI以前曾在创建代理以导航纽约市的街道时探究过体现AI 。这项先前的工作利用自然语言处理(NLP)，计算机视觉(CV)和强化学习(RL)与人类进行交流。但是，Savva解释说，他们先前的举措存在一些挑战：
虽然我们的工作反映了更大范围的嵌入式AI研究状态-没有可用的标准平台轻松进行实验并与其他人进行比较来衡量结果，但新项目通常需要从头开始。鉴于构建和渲染模拟环境的资源密集型性质，与子领域相比，其发展速度较慢，而子领域的标准基准(例如ImageNet和COCO)可以实现协作和快速迭代。
AI Habitat堆栈中的第一层是模拟器，其中包括一个由Facebook Reality Labs(FRL)提供的GitHub上的副本数据集。该模拟器包括对登台公寓，零售店和其他室内空间的逼真的3D重建。提供此类详细信息的好处是减少了虚拟空间和物理空间之间的训练差距。