यह लेख भौतिक एआई में सिमुलेशन की वर्तमान स्थिति का अवलोकन प्रदान करता है, यह समझाते हुए कि सिमुलेशन स्केलेबल, फोटोरियलिस्टिक प्रशिक्षण वातावरण को सक्षम बनाकर रोबोटिक्स के लिए डेटा अंतर को कैसे पूरा करता है। यह तीन-कंप्यूटर परिसर (प्रशिक्षण, सिमुलेशन, ऑन-रोबोट) का विवरण देता है और उनकी विशिष्ट क्षमताओं और उपयोग मामलों के आधार पर प्रमुख सिमुलेशन इंजन को वर्गीकृत करता है।
- MuJoCo को सटीक गतिशीलता और संपर्क-समृद्ध गति के लिए एक तेज़, सटीक भौतिक इंजन के रूप में उजागर किया गया है, जबकि MuJoCo Warp बैच्ड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए GPU त्वरण जोड़ता है।
- NVIDIA Isaac Sim OpenUSD फ्रेमवर्क के भीतर PhysX के माध्यम से उच्च-विशिष्टता वाली भौतिकी और फोटोरियलिस्टिक RTX रेंडरिंग प्रदान करता है।
- Isaac Lab 3.0 हल्के, बहु-बैकएंड रोबोट लर्निंग का समर्थन करने के लिए Omniverse निर्भरताओं से अलग हो जाता है, जिसमें Newton या MuJoCo Warp के लिए विकल्प शामिल हैं।
- Newton को NVIDIA, Google DeepMind और Disney Research द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स, GPU-त्वरित, अवकलनीय भौतिक इंजन के रूप में पेश किया गया है, जो विभिन्न भौतिक प्रणालियों के लिए कई सॉल्वर प्रदान करता है।
लेखकों का निष्कर्ष है कि सिमुलेशन एम्बॉडिड AI स्टैक का आधार बन गया है, जिसने कच्चे इंजन की गति से स्केलेबल, विविध और उच्च-गुणवत्ता वाले सिमुलेटेड अनुभवों को सक्षम बनाने वाली साझा इंफ्रास्ट्रक्चर परतों की ओर ध्यान स्थानांतरित किया है।