حالة المحاكاة للذكاء الاصطناعي الفيزيائي: نظرة عامة

التحدي الأساسي في الذكاء الاصطناعي الفيزيائي هو توفر البيانات، حيث لا تستطيع الروبوتات الاستفادة من مجموعات البيانات على نطاق الإنترنت مثل نماذج اللغة الضخمة. تعمل المحاكاة على سد هذه الفجوة من خلال توليد كميات كبيرة من البيانات الفوتواقعية والمُؤسسة فيزيائياً بتكلفة منخفضة. أصبحت المحاكيات الحديثة الآن مدمجة في دورة تطوير النماذج لمهام مثل إنشاء مجموعات بيانات الإدراك البصري، والتدريب باستخدام التعلم المعزز، وتقييم السياسات، والنقل من المحاكاة إلى الواقع. تشمل المحركات الرئيسية: MuJoCo، الذي يركز على الديناميكيات الدقيقة والحركة الغنية بالتماس؛ وMuJoCo Warp، وهو متغير مُسرع بوحدة معالجة الرسومات للمحاكاة المجمعة؛ وNVIDIA Isaac Sim، وهو إطار عمل قائم على Omniverse للمحاكاة الفيزيائية والتصيير عالي الدقة؛ وIsaac Lab، وهو إطار عمل خفيف لتعلم الروبوتات متعدد النهايات الخلفية. محرك الفيزياء Newton، الذي طورته NVIDIA وGoogle DeepMind وDisney Research، مفتوح المصدر ومُسرع بوحدة معالجة الرسومات، ويوفر حلولاً متعددة لأنظمة فيزيائية مختلفة. تم دمج Newton في Isaac Lab ويدعم MuJoCo Warp كنهاية خلفية. يتجزأ النظام البيئي إلى طبقات متعددة مع بنية تحتية مشتركة، معظمها مفتوح المصدر.