محاكاة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي: مراجعة

المشكلة الرئيسية في إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي هي توفر البيانات. فبينما تُدرَّب نماذج اللغات الكبيرة ونماذج الرؤية واللغة على بيانات من الإنترنت، تحتاج الروبوتات إلى تعلم عواقب التفاعل مع العالم المادي (مثل انزلاق الكوب، انحناء الكابل، تلامس الماسك مع الجسم). وجمع هذه البيانات في العالم الحقيقي بطيء ومكلف وخطير. يحل المحاكاة هذه المشكلة، مما يتيح توليد آلاف الساعات من خبرة الروبوت باستخدام التوازي في معالجة الرسوميات. اليوم، أصبح المحاكاة جزءًا من دورة تطوير النماذج: يُستخدم لإنشاء مجموعات بيانات إدراكية، والتعلم المعزز، وجمع العروض التوضيحية، واستكمال البيانات الحقيقية، وقياس الأداء، والاختبار في السيناريوهات النادرة. تختلف محركات المحاكاة في دعمها للتعلم المعزز، والمحاكاة الجماعية، وفيزياء التلامس، والعرض الضوئي الواقعي، ومحاكاة الحساسات. من بين المحركات الشهيرة: MuJoCo (ديناميكيات دقيقة للأنظمة متعددة الوصلات)، MuJoCo Warp (نسخة مسرعة بوحدات معالجة الرسوميات للتعلم المعزز)، NVIDIA Isaac Sim (فيزياء PhysX عالية الدقة، عرض RTX، محاكاة حساسات، تعامل مع OpenUSD) وIsaac Lab (بيئة خفيفة متعددة الخلفيات لتعلم الروبوتات مع دعم التعلم المعزز والتعلم بالمحاكاة). تستخدم أطر عمل المحاكاة الحديثة للروبوتات فيزياء رقمية مسرعة بوحدات معالجة الرسوميات. ولتحقيق السرعة والاستقرار وقابلية التوسع، تم إنشاء محرك Newton - محرك فيزيائي مفتوح المصدر ومسرع بوحدات المعالجة الرسومية وقابل للتوسع والتفاضل من NVIDIA وGoogle DeepMind وDisney Research. يدمج Newton MuJoCo Warp كخلفية فيزيائية رئيسية، ويوفر عدة حلول (SolverMuJoCo، SolverFeatherstone، SolverSemiImplicit، SolverXPBD، SolverKamino، SolverVBD، SolverImplicitMPM، SolverStyle3D) لأنواع مختلفة من المهام. في Isaac Lab، يُعد Newton مجالًا نشطًا للتكامل، مع التركيز على التجارب عالية الأداء. تظل المحركات الأخرى (PyBullet، DART، ODE، Drake) متخصصة. يلاحظ المؤلفون أن المحاكاة أصبحت طبقة رئيسية في مكدس الذكاء الاصطناعي المتجسد الحديث، وجزء كبير من البنية التحتية يتطور كمصدر مفتوح.