Состояние симуляции для физического ИИ: обзор
NVIDIA
Google DeepMind
MuJoCo
Симуляция критически важна для обучения систем физического ИИ из-за нехватки реальных данных. Современные GPU-ускоренные симуляторы, такие как MuJoCo, NVIDIA Isaac Sim и новый движок Newton, позволяют масштабировать генерацию данных, обучение с подкреплением и перенос политик для робототехники.
Главная проблема физического ИИ — доступность данных, поскольку роботы не могут использовать интернет-масштабные наборы данных, как большие языковые модели. Симуляция устраняет этот пробел, генерируя большие объемы фотореалистичных, физически обоснованных данных с низкой стоимостью. Современные симуляторы теперь интегрированы в цикл разработки моделей для таких задач, как генерация наборов данных
Показать ещё ↓
Источник: Hugging Face blog —
оригинал