De Stand van Simulatie voor Fysieke AI: Een Overzicht

De grootste uitdaging in fysieke AI is de beschikbaarheid van data, omdat robots geen gebruik kunnen maken van datasets op internetschaal zoals bij grote taalmodellen. Simulatie overbrugt deze kloof door grote hoeveelheden fotorealistische, fysiek onderbouwde data te genereren tegen lage kosten. Moderne simulatoren zijn nu geïntegreerd in de modelontwikkelingscyclus voor taken zoals het genereren van perceptiedatasets, reinforcement learning-training, beleidsevaluatie en sim-to-real-transfer. Belangrijke engines zijn MuJoCo, dat zich richt op precieze dynamica en contactrijk beweging; MuJoCo Warp, een GPU-versnelde variant voor gebatchte simulatie; NVIDIA Isaac Sim, een op Omniverse gebaseerd raamwerk voor hifi-fysica en -rendering; en Isaac Lab, een lichtgewicht multi-backend raamwerk voor robotleren. De Newton-fysica-engine, ontwikkeld door NVIDIA, Google DeepMind en Disney Research, is open-source en GPU-versneld, en biedt meerdere oplossers voor verschillende fysieke systemen. Newton is geïntegreerd in Isaac Lab en ondersteunt MuJoCo Warp als backend. Het ecosysteem versplintert in een gelaagde stack met gedeelde infrastructuur, waarvan veel open-source is.