因为他们的方法侧重于控制工具（抹刀、刀、擀面杖等） ， 所以它可以应用于不同的机器人 ， 但前提是它们要使用研究人员定义的特定工具 。未来 ， 他们计划将工具的形状整合到“Student”网络的推理中 ， 以便将其应用于其他设备 。
研究人员打算通过使用3D数据作为输入来提高DiffSkill的性能 ， 而不是使用难以从模拟传输到现实世界的2D图像 。他们还希望使神经网络规划过程更高效 ， 并收集更多样的训练数据 ， 以增强DiffSkill对新情况的泛化能力 。从长远来看 ， 他们希望将 DiffSkill应用到更多样化的任务中 ， 包括布料操作 。
【擀面皮包饺子，MIT、CMU等的研究员让机器人自己学会了】这项研究由卡内基梅隆大学(CMU)研究生林兴宇 ， 加州大学圣地亚哥分校研究生黄志奥 ， 麻省理工学院脑与认知科学系认知科学与计算职业发展教授Joshua B. Tenenbaum ， CMU助理教授David Held ， 以及MIT-IBM Watson AI Lab的研究科学家 Chuang Gan合作完成 。其得到了美国国家科学基金会、LG电子、麻省理工学院-IBM 沃森人工智能实验室、美国海军研究办公室和国防高级研究计划局的部分支持 。

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