Tình trạng Mô phỏng cho AI Vật lý: Tổng quan

Thách thức chính trong AI vật lý là khả năng thu thập dữ liệu, vì robot không thể tận dụng các tập dữ liệu quy mô internet như Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Mô phỏng lấp đầy khoảng trống này bằng cách tạo ra lượng lớn dữ liệu chân thực, có cơ sở vật lý với chi phí thấp. Các mô phỏng hiện đại ngày nay được tích hợp vào vòng phát triển mô hình cho các tác vụ như tạo tập dữ liệu nhận thức, huấn luyện Học tăng cường (RL), đánh giá chính sách và chuyển giao từ mô phỏng sang thực tế (sim-to-real). Các công cụ mô phỏng chính bao gồm MuJoCo, tập trung vào động lực học chính xác và chuyển động tiếp xúc; MuJoCo Warp, một biến thể tăng tốc GPU cho mô phỏng hàng loạt; NVIDIA Isaac Sim, một khuôn khổ dựa trên Omniverse cho đồ họa và vật lý độ trung thực cao; và Isaac Lab, một khuôn khổ học robot đa nền tảng nhẹ. Công cụ vật lý Newton, được phát triển bởi NVIDIA, Google DeepMind và Disney Research, là mã nguồn mở và tăng tốc GPU, cung cấp nhiều bộ giải cho các hệ thống vật lý khác nhau. Newton được tích hợp vào Isaac Lab và hỗ trợ MuJoCo Warp như một phần phụ trợ. Hệ sinh thái đang phân mảnh thành một ngăn xếp phân lớp với cơ sở hạ tầng chung, phần lớn là mã nguồn mở.