Robora Sim: Prostředí založené na PyBullet pro učení robotické fyzické inteligence V současné době vytváříme nastavení simulačního prostředí Robora pro naše učení založené na simulátorech s využitím PyBullet, průmyslového standardu fyzikálního enginu široce používaného ve výzkumu a vývoji robotiky řízené umělou inteligencí. Prostředí je optimalizováno pomocí algoritmů učení akcelerovaných GPU, které umožňují vysokorychlostní učení imitací a zpětnovazební učení v bezpečném a kontrolovaném virtuálním nastavení před odesláním do skutečného světa. Tato simulační platforma umožňuje našim modelům učit se, přizpůsobovat se a zobecňovat různé morfologie robotů, typy terénu a cíle úkolů - to vše před nasazením do reálného světa. Ve svém jádru systém kombinuje vysokoúrovňový plánovač poháněný VLA s nízkoúrovňovými algoritmy řízení pohybu, které pracují soudržně na vytváření vznikajícího, fyzicky inteligentního chování. Tato synergie mezi simulací, učením a přenosem z reálného světa představuje významný krok vpřed v našem úsilí o adaptivní a inteligentní robotické systémy. Prostřednictvím pokročilé randomizace domén a generování syntetických dat simulační prostředí Robora zajišťuje, že politiky vyškolené v simulaci se efektivně přenášejí na roboty v reálném světě, čímž se minimalizuje mezera mezi simulací a realitou. Uživatelé budou navíc moci testovat a integrovat své vlastní hardwarové sady ve vybraných simulačních prostředích v Robora Dapp, což zajistí bezproblémovou kompatibilitu a bezpečnější implementaci v reálném světě.