Träblock är en vanlig leksak för spädbarn, så att de kan utveckla motoriska färdigheter och få intuition om det fysiska beteendet i världen. I den här artikeln utforskar vi förmågan hos djupgående feedforward-modeller att lära sig sådan intuitiv fysik. Med hjälp av en 3D-spelmotor skapar vi små torn av träblock vars stabilitet randomiseras och gör att de kollapsar (eller förblir upprätt). Dessa data gör att vi kan träna stora konvolutionsnätverk modeller som exakt kan förutsäga resultatet, samt uppskatta block banor. Modellerna kan också generaliseras på två viktiga sätt: (i) till nya fysiska scenarier, t.ex. torn med ytterligare ett block och ii till bilder av verkliga träblock, där det får en prestanda jämförbar med mänskliga objekt.
Adam och Al. REF använde en 3D-spelmotor för att generera syntetisk data och lärde sig en intuitiv fysikmodell för att förutsäga fallande blocktorn.
Learning Physical Intuition of Block Towers by Example
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}