Facebook人工智能研究公司今天推出了AI Habitat，这是一款可以训练人工智能代理的模拟器，它可以像家庭机器人一样在模拟公寓或办公室等典型现实环境的环境中运行。

对于一个家庭机器人来说，当你说“你能检查笔记本电脑是否在另一个房间，如果它是，你能把它带给我吗？”时，你需要了解该做什么，这需要将多种形式的智能结合在一起。

通过将与计算机视觉，自然语言理解和强化学习相关的大量AI系统结合在一起，可以将体验人工智能研究用于帮助机器人驾驭室内环境。

“Habitat-Sim运行单线程可实现数千帧/秒（fps），并且可在单个GPU上实现超过10,000 fps的多进程，比最接近的模拟器快几个数量级，”十几名AI研究人员称关于人居的一篇论文。“一旦在仿真中开发并测试了一种有前景的方法，它就可以转移到在现实世界中运行的物理平台。”

Facebook Reality Labs，原名Oculus Research，也是开源的Replica，这是一个真实的3D环境数据集，如零售商店，公寓和其他类似现实世界的室内环境。AI Habitat可以与Replica一起使用，但也可以与其他体现的AI研究数据集（如Matterport3D）一起用于室内环境。

模拟数据通常用于AI，用于训练机器人系统，创建强化学习模型，以及从Amazon Go到具有少量数据的少量学习的企业应用程序的动力AI系统。模拟可以实现环境控制，从而降低因收集实际数据的需求而产生的成本。

AI Habitat的引入旨在创建一个统一的环境，并通过机器人和AI社区解决体现研究的标准化问题。为此，Facebook本周早些时候还发布了PyTorch Hub。

“我们的目标是从以前框架的成功中吸取教训，并开发一个统一的平台，结合其理想的特性，同时解决其局限性。通过实现代码重用和一致的实验方法，一个通用的统一平台可以显着加速研究。此外，一个通用的平台使我们能够根据不同的范例（学习与经典）和数据集之间的代理的泛化，轻松地进行实验测试代理，“Facebook说。（本文转译至VB）