科研进展-北京大学人工智能研究院

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人工智能研究院朱毅鑫课题组及合作者在高分辨率触觉感知机器人手领域取得重要进展

机器手作为人形机器人与外界交互的重要媒介，是机器人功能性的直接体现，需要“人手”参与的工作都是机器手的应用场景，在特定场景（如精密装配）中展现出超越人类手部的稳定性。2025年6月9日，由北京大学人工智能研究院、北京大学武汉人工智能研究院、北京通用人工智能研究院、北京大学工学院和伦敦玛丽皇后大学联合组成的科研团队在《自然·机器智能》（Nature Machine Intelligence）上发表题为“Embedding high-resolution ...

2025-06-10

人工智能研究院朱毅鑫课题组提出了MotionReFit动作编辑框架，实现了文本驱动的通用…

本文介绍了北京大学人工智能研究院朱毅鑫助理教授团队与北京通用人工智能研究院黄思远研究员团队联合在 CVPR 2025 会议上发表的论文，题为 Dynamic Motion Blending for Versatile Motion Editing。该研究提出了一个通用人物动作编辑方法，实现了仅通过文本指令进行多种类型的动作编辑，如肢体动作替换，动作微调，和风格迁移。论文的第一作者是北京大学人工智能研究院博士生蒋楠（导师朱毅鑫）、北大智班本科生李弘杰，和北大...

2025-04-29

人工智能研究院杨耀东课题组提出去中心化高效多智体强化学习方法

近日，北京大学人工智能研究院助理教授杨耀东课题组及合作团队在人工智能顶级学术期刊Nature Machine Intelligence上发表题为“Efficient and scalable reinforcement learning for large-scale network control”的论文。论文提出的基于模型的去中心化策略优化方法取得重大突破。这一成果首次在多智能体系统中实现了高效的去中心化协同训练和决策，显著提升了人工智能决策模型在大规模多智能体系统中的扩展性和适用性。论文截...

2024-09-14

彭一杰课题组提出一种解决大规模决策问题的高效蒙特卡洛树节点选择策略

近期，北京大学光华管理学院管理科学与信息系统系副教授、人工智能研究院多智能体与社会智能中心执行主任彭一杰课题组以“An Efficient Node Selection Policy for Monte Carlo Tree Search with Neural Networks”为题的文章被运筹与管理科学领域高水平期刊Informs Journal of Computing接受。近年来，智慧化运营管理、制造业及机器人控制等领域正面临着日益增多的大规模决策挑战。这些挑战的核心在于如何在庞大的动作空间中精...

2024-08-25

人工智能研究院朱毅鑫课题组及合作者在示范解决一类物体的强泛化灵巧操作方面取得进展

人类与环境的交互以手作为媒介来完成，通过手进行各种操作对我们来说习以为常且必不可少。机器人和环境的交互的媒介是末端执行器（End Effector）——它可以是一个夹子、一个吸盘，也可以和人类一样，是一双灵巧手（Dexterous Hand）。教会机器人使用灵巧手意义重大，因为机器人需要一个和人类似的手才可以使用各种专为人类设计的工具，融入人类的生活环境。然而到目前为止，用灵巧手操作（甚至是抓取）物体仍是一个亟待解决的...

2024-07-17

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