Keadaan Simulasi untuk AI Fisik: Sebuah Gambaran Umum

Tantangan utama dalam AI fisik adalah ketersediaan data, karena robot tidak dapat memanfaatkan kumpulan data berskala internet seperti yang dilakukan oleh model bahasa besar (LLM). Simulasi menjembatani kesenjangan ini dengan menghasilkan sejumlah besar data fotorealistis yang didasarkan pada fisika dengan biaya rendah. Simulator modern kini terintegrasi ke dalam siklus pengembangan model untuk tugas-tugas seperti pembuatan kumpulan data persepsi, pelatihan pembelajaran penguatan (RL), evaluasi kebijakan, dan transfer dari simulasi ke dunia nyata (sim-to-real). Mesin utama meliputi MuJoCo, yang fokus pada dinamika presisi dan gerakan kontak-kaya; MuJoCo Warp, varian yang dipercepat GPU untuk simulasi batch; NVIDIA Isaac Sim, kerangka kerja berbasis Omniverse untuk fisika dan rendering berkualitas tinggi; dan Isaac Lab, kerangka kerja pembelajaran robot multi-backend yang ringan. Mesin fisika Newton, yang dikembangkan oleh NVIDIA, Google DeepMind, dan Disney Research, bersumber terbuka dan dipercepat GPU, menyediakan beberapa pemecah untuk sistem fisik yang berbeda. Newton terintegrasi ke dalam Isaac Lab dan mendukung MuJoCo Warp sebagai backend. Ekosistem ini sedang terfragmentasi menjadi tumpukan berlapis dengan infrastruktur bersama, yang sebagian besar bersumber terbuka.