Simulation für Physical AI: Ein Überblick

Das Hauptproblem bei der Entwicklung von Systemen für physische KI ist die Verfügbarkeit von Daten. Im Gegensatz zu großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLM) und Vision-Language-Modellen (VLM), die mit Internetdaten trainiert werden, müssen Roboter die Konsequenzen von Interaktionen mit der physischen Welt lernen (z. B. das Rutschen einer Tasse, das Biegen eines Kabels, der Kontakt eines Greifers mit einem Objekt). Das Sammeln solcher Daten in der realen Welt ist langsam, teuer und gefährlich. Simulation löst dieses Problem, indem sie es ermöglicht, mithilfe von GPU-Parallelität Tausende von Stunden Robotererfahrung zu generieren. Heute ist die Simulation ein Teil des Modellentwicklungszyklus: Sie wird zur Erstellung von Perzeptionsdatensätzen, für bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning, RL), zur Sammlung von Demonstrationen, zur Ergänzung realer Daten, für Benchmarking und Tests in seltenen Szenarien verwendet. Simulations-Engines unterscheiden sich in der Unterstützung von RL, Batch-Simulation, Kontaktphysik, fotorealistischem Rendering und Sensorsimulation. Zu den beliebten Engines gehören: MuJoCo (präzise Dynamik von Mehrkörpersystemen), MuJoCo Warp (GPU-beschleunigte Version für RL), NVIDIA Isaac Sim (hochpräzise PhysX-Physik, RTX-Rendering, Sensorsimulation, Arbeit mit OpenUSD) und Isaac Lab (leichte, Multi-Backend-Umgebung für Robotertraining mit Unterstützung von RL und Imitationslernen). Moderne Robotersimulations-Frameworks nutzen GPU-beschleunigte numerische Physik. Zur Gewährleistung von Geschwindigkeit, Stabilität und Skalierbarkeit wurde die Engine Newton entwickelt – ein offener, GPU-beschleunigter, erweiterbarer und differenzierbarer Physik-Engine von NVIDIA, Google DeepMind und Disney Research. Newton integriert MuJoCo Warp als zentrales Physik-Backend und bietet mehrere Löser (SolverMuJoCo, SolverFeatherstone, SolverSemiImplicit, SolverXPBD, SolverKamino, SolverVBD, SolverImplicitMPM, SolverStyle3D) für verschiedene Aufgabentypen. In Isaac Lab ist Newton ein aktiver Integrationsschwerpunkt mit Fokus auf leistungsstarke Experimente. Andere Engines (PyBullet, DART, ODE, Drake) bleiben Nischenlösungen. Die Autoren stellen fest, dass Simulation zu einer Schlüsselebene im Stack moderner verkörperter KI geworden ist und ein erheblicher Teil der Infrastruktur als Open Source entwickelt wird.