Robora Sim: Et PyBullet-drevet miljø for å lære robotisk fysisk intelligens Vi bygger for tiden vårt Robora-simuleringsmiljøoppsett for vår sim-baserte læring, og utnytter PyBullet, en industristandard fysikkmotor som er mye brukt i AI-drevet robotforskning og utvikling. Miljøet er optimalisert med GPU-akselererte læringsalgoritmer, noe som muliggjør høyhastighets imitasjonslæring og forsterkende læring i et trygt og kontrollert virtuelt oppsett før det sendes ut til den virkelige verden. Denne simuleringsplattformen lar modellene våre lære, tilpasse og generalisere på tvers av ulike robotmorfologier, terrengtyper og oppgavemål – alt før distribusjon til den virkelige verden. I kjernen kombinerer systemet en VLA-drevet planlegger på høyt nivå med bevegelseskontrollalgoritmer på lavt nivå, som jobber sammenhengende for å produsere nye, fysisk intelligente atferder. Denne synergien mellom simulering, læring og overføring i den virkelige verden markerer et stort skritt fremover i vår jakt på adaptive og intelligente robotsystemer. Gjennom avansert domenerandomisering og syntetisk datagenerering sikrer Robora Simulation Environment at retningslinjer som er trent i simulering overføres effektivt til roboter i den virkelige verden, og minimerer sim-til-virkelighet-gapet. Videre vil brukere kunne teste og integrere sine egne maskinvaresett i utvalgte simuleringsmiljøer i Robora Dapp, noe som sikrer sømløs kompatibilitet og tryggere implementering i den virkelige verden.