تقدم هذه المقالة نظرة عامة على الحالة الحالية للمحاكاة في مجال الذكاء الاصطناعي المادي، موضحاً كيف تسد المحاكاة الفجوة البياناتية للروبوتات من خلال تمكين بيئات تدريب قابلة للتوسع وذات واقعية بصرية عالية. وتحدد المقال نموذجاً يعتمد على ثلاثة حواسيب (التدريب، والمحاكاة، وعلى الروبوت)، وتصنف محركات المحاكاة الرئيسية بناءً على قدراتها المحددة وحالات الاستخدام الخاصة بها.
- يُبرز MuJoCo كمحرك فيزيائي سريع ودقيق للديناميكيات الدقيقة والحركة الغنية بالاتصالات، بينما يضيف MuJoCo Warp تسريعاً عبر وحدة معالجة الرسومات (GPU) لتعلم التعزيز الدفعي.
- يوفر NVIDIA Isaac Sim فيزياء عالية الدقة عبر PhysX وتصوير RTX واقعي بصرية ضمن إطار عمل OpenUSD.
- يفصل Isaac Lab 3.0 عن تبعيات Omniverse لدعم تعلم الروبوتات الخفيف متعدد الخلفيات، مع خيارات لـ Newton أو MuJoCo Warp.
- يُقدم Newton كمحرك فيزيائي مفتوح المصدر وسريع عبر وحدة معالجة الرسومات وقابل للاشتقاق، تم تطويره بواسطة NVIDIA وGoogle DeepMind وDisney Research، ويوفر عدة محللات لأنظمة فيزيائية متنوعة.
يخلص المؤلفون إلى أن المحاكاة أصبحت أساسية في طبقة الذكاء الاصطناعي المتجسد، حيث انتقل التركيز من سرعة المحرك الخام إلى طبقات البنية التحتية المشتركة التي تتيح تجارب محاكاة قابلة للتوسع ومتنوعة وعالية الجودة.