Simulation for Physical AI: A Review

भौतिक AI सिस्टम बनाने की मुख्य समस्या डेटा की उपलब्धता है। बड़े भाषा मॉडल (LLM) और विज़न-लैंग्वेज मॉडल (VLM) के विपरीत, जो इंटरनेट डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, रोबोट को भौतिक दुनिया के साथ बातचीत के परिणाम (जैसे, कप का फिसलना, केबल का मुड़ना, ग्रिपर का ऑब्जेक्ट से संपर्क) सीखने की ज़रूरत होती है। वास्तविक दुनिया में ऐसा डेटा इकट्ठा करना धीमा, महंगा और खतरनाक है। सिमुलेशन इस समस्या को हल करता है, जिससे GPU समानांतरीकरण का उपयोग करके रोबोट के हज़ारों घंटों का अनुभव उत्पन्न करना संभव होता है। आज सिमुलेशन मॉडल विकास चक्र का हिस्सा बन गया है: इसका उपयोग अवधारणात्मक डेटासेट बनाने, सुदृढीकरण सीखने (RL), प्रदर्शन एकत्र करने, वास्तविक डेटा को पूरक बनाने, बेंचमार्किंग और दुर्लभ परिदृश्यों में परीक्षण के लिए किया जाता है। सिमुलेशन इंजन RL समर्थन, बैच सिमुलेशन, संपर्क भौतिकी, फोटोरियलिस्टिक रेंडरिंग और सेंसर सिमुलेशन में भिन्न होते हैं। लोकप्रिय इंजनों में शामिल हैं: MuJoCo (मल्टी-लिंक सिस्टम की सटीक गतिशीलता), MuJoCo Warp (RL के लिए GPU-त्वरित संस्करण), NVIDIA Isaac Sim (उच्च-सटीकता PhysX, RTX रेंडरिंग, सेंसर सिमुलेशन, OpenUSD के साथ काम) और Isaac Lab (RL और नकल सीखने के समर्थन के साथ रोबोट प्रशिक्षण के लिए हल्का, मल्टी-बैकएंड वातावरण)। आधुनिक रोबोट सिमुलेशन फ्रेमवर्क GPU-त्वरित संख्यात्मक भौतिकी का उपयोग करते हैं। गति, स्थिरता और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करने के लिए, Newton इंजन बनाया गया — NVIDIA, Google DeepMind और Disney Research द्वारा एक ओपन-सोर्स, GPU-त्वरित, एक्सटेंसिबल और डिफरेंशिएबल फिजिक्स इंजन। Newton, MuJoCo Warp को एक प्रमुख भौतिक बैकएंड के रूप में एकीकृत करता है, विभिन्न कार्य प्रकारों के लिए कई सॉल्वर (SolverMuJoCo, SolverFeatherstone, SolverSemiImplicit, SolverXPBD, SolverKamino, SolverVBD, SolverImplicitMPM, SolverStyle3D) प्रदान करता है। Isaac Lab में, Newton एक सक्रिय एकीकरण दिशा है, जिसमें उच्च-प्रदर्शन प्रयोगों पर ध्यान केंद्रित किया गया है। अन्य इंजन (PyBullet, DART, ODE, Drake) विशिष्ट बने हुए हैं। लेखकों ने नोट किया कि सिमुलेशन आधुनिक मूर्त AI के स्टैक में एक महत्वपूर्ण स्तर बन गया है, और अधिकांश बुनियादी ढांचा ओपन-सोर्स में विकसित हो रहा है।