भौतिक AI के लिए सिमुलेशन की स्थिति: एक अवलोकन

भौतिक AI में प्राथमिक चुनौती डेटा की उपलब्धता है, क्योंकि रोबोट LLMs (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) जैसे इंटरनेट-स्केल डेटासेट का लाभ नहीं उठा सकते। सिमुलेशन कम लागत पर बड़ी मात्रा में फोटोरियलिस्टिक (फोटो-यथार्थवादी), भौतिक रूप से आधारित डेटा उत्पन्न करके इस अंतर को पाटता है। आधुनिक सिमुलेटर अब मॉडल डेवलपमेंट लूप में एकीकृत हो गए हैं, जैसे कि परसेप्शन डेटासेट जनरेशन, आरएल (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) ट्रेनिंग, नीति मूल्यांकन और सिम-टू-रियल ट्रांसफर के लिए। प्रमुख इंजनों में MuJoCo शामिल है, जो सटीक डायनेमिक्स और कॉन्टैक्ट-रिच मोशन पर केंद्रित है; MuJoCo Warp, बैच्ड सिमुलेशन के लिए GPU-एक्सेलरेटेड वेरिएंट; NVIDIA Isaac Sim, उच्च-निष्ठा भौतिकी और रेंडरिंग के लिए Omnibus-आधारित फ्रेमवर्क; और Isaac Lab, एक हल्का मल्टी-बैकेंड रोबोट लर्निंग फ्रेमवर्क। Newton फिजिक्स इंजन, जिसे NVIDIA, Google DeepMind और Disney Research ने विकसित किया है, ओपन-सोर्स और GPU-एक्सेलरेटेड है, और विभिन्न भौतिक प्रणालियों के लिए कई सॉल्वर प्रदान करता है। Newton को Isaac Lab में एकीकृत किया गया है और यह MuJoCo Warp को बैकेंड के रूप में सपोर्ट करता है। इकोसिस्टम साझा बुनियादी ढांचे के साथ एक स्तरित स्टैक में विभाजित हो रहा है, जिसमें से अधिकांश ओपन-सोर्स है।