Fiziksel Yapay Zeka için Simülasyonun Durumu: Bir Genel Bakış

Fiziksel yapay zekadaki temel zorluk, veri bulunabilirliğidir; çünkü robotlar, büyük dil modelleri (LLM'ler) gibi internet ölçeğindeki veri kümelerinden yararlanamaz. Benzetim, bu boşluğu düşük maliyetle çok sayıda fotogerçekçi, fiziksel olarak temelli veri üreterek kapatır. Modern benzetim programları artık algılama veri kümesi oluşturma, pekiştirmeli öğrenme (RL) eğitimi, politika değerlendirme ve benzetimden gerçeğe geçiş gibi görevler için model geliştirme döngüsüne entegre edilmiştir. Temel motorlar arasında hassas dinamikler ve temas ağırlıklı harekete odaklanan MuJoCo; toplu benzetim için GPU hızlandırmalı bir varyant olan MuJoCo Warp; yüksek doğruluklu fizik ve görüntüleme için Omnibus temelli bir çerçeve olan NVIDIA Isaac Sim; ve çoklu arka ucu destekleyen hafif bir robot öğrenme çerçevesi olan Isaac Lab bulunur. NVIDIA, Google DeepMind ve Disney Research tarafından geliştirilen Newton fizik motoru, açık kaynaklı ve GPU hızlandırmalı olup farklı fiziksel sistemler için birden çok çözücü sağlar. Newton, Isaac Lab'e entegre edilmiştir ve MuJoCo Warp'ı bir arka uç olarak destekler. Ekosistem, büyük ölçüde açık kaynaklı paylaşılan bir altyapıya sahip katmanlı bir yapıya bölünmektedir.