シミュレーションは、物理的なハードウェアでは簡単に達成できない規模でロボティクスデータを生成できる。 しかし、明らかな問題がある。 現実の世界はシミュレーターではない。 照明が変わる。 物体が予期せず動く。 摩擦が異なる。 人が干渉する。 環境は雑然としている。 これが、私がSim to Realを@axisroboticsにとって最も重要なテストの一つだと考える理由だ。 数百万のシミュレーション経路を生成することは、スケールの証明になる。 しかし、より難しい問いは、このパイプラインから得られたトレーニングが、結局のところシミュレーション外のロボットの動作を改善するかどうかである。 ここでPhysical AIは容赦なくなる。 モデルは制御された環境内では見栄えが良くても、現実が予期しない要素をもたらした瞬間に失敗する可能性がある。 シミュレーションはスケーリング問題の一部を解決できるかもしれない。 しかし、シミュレーションと現実のギャップを埋めることこそが、そのスケールの価値を最終的に決定する。