
MS-Human-700은 90개 분절, 관절 206개, 근육 700개로 구성된 전신 근골격 모델이다. 프로젝트는 생리학적 시뮬레이션과 강화학습(reinforcement learning)·제어 이론을 결합해 뇌와 신체의 상호작용, 체화 지능, 의학, 로봇공학, 스포츠 등의 연구와 응용을 지원할 수 있다고 설명한다.
프로젝트는 디지털 인간 시뮬레이션을 위한 여러 연구를 함께 소개한다.
- MS-Human-700은 근골격 모델을 제공한다.
- DynSyn은 동역학적 시너지를 활용해 차원이 높고 과구동된 시스템의 정책 학습을 효율화한다.
- MPC2는 계층적 모델 예측 제어(model predictive control)를 적용해 강건한 제로샷 동작 계획과 실행을 구현한다.
- SoftFoot은 변형 가능한 접촉 동역학을 통합해 보행 상호작용을 생리학적으로 더 현실감 있게 모델링한다.
- QFlex는 가치 기반 흐름을 사용해 고차원 연속 제어 공간의 탐색 문제를 다룬다.
- MoVLR은 직관적인 근골격 제어와 보상 지정에 비전·언어 모델의 안내를 활용하는 방법을 탐구한다.
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