Meta AI推出的MyoSuite2.0系列，联合加拿大麦吉尔大学、美国东北大学以及荷兰特文特大学的研究团队，共同开展了一项新项目。该项目旨在通过机器学习探索生物力学控制，展示人类的灵巧与敏捷。团队创建的模型中，手臂和腿部是生理结构最为复杂的，协调大肌肉和小肌肉群的运动是一项相当复杂的控制挑战。该平台包含多种基线肌肉骨骼模型和开源基准任务，供研究人员进行实验。
马克·扎克伯格表示，这项研究“也将助力我们开发更为真实的元宇宙化身。”
项目的主要研究人员之一Vikash Kumar指出，人体中的每个关节由多块肌肉控制，而每块肌肉又通过多个关节进行连接。他提到：“这比机器人要复杂得多，因为机器人通常只有一个电机和一个关节。”在生物任务中，手臂或腿的运动需要肌肉持续且变化的激活模式，而不仅仅是一次性的激活信号，但我们的大脑却能轻松应对这一切。
Kumar表示，在MyoSuite中复制这些运动策略的难度远高于移动机器人，但他相信机器人学家可以从人体的控制机制中获得宝贵的见解。他强调：“如果更简单的解决方案存在，那么进化选择这种复杂的生物结构就显得不合理。”Kumar最近从Meta的研究科学家职位转至卡内基梅隆大学全职任职于机器人研究所。
