Robora Sim: بيئة تعمل بنظام PyBullet لتعلم الذكاء البدني الآلي نحن نعمل حاليا على بناء إعداد بيئة محاكاة Robora الخاص بنا للتعلم القائم على sim ، والاستفادة من PyBullet ، وهو محرك فيزياء متوافق مع معايير الصناعة يستخدم على نطاق واسع في البحث والتطوير في مجال الروبوتات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. تم تحسين البيئة باستخدام خوارزميات التعلم المسرعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات ، مما يتيح التعلم المقلد عالي السرعة والتعلم المعزز ضمن إعداد افتراضي آمن ومتحكم فيه قبل الشحن إلى العالم الحقيقي. تسمح منصة المحاكاة هذه لنماذجنا بالتعلم والتكيف والتعميم عبر أشكال الروبوت المختلفة وأنواع التضاريس وأهداف المهام - كل ذلك قبل نشرها في العالم الحقيقي. في جوهره ، يجمع النظام بين مخطط عالي المستوى يعمل بنظام VLA وخوارزميات التحكم في الحركة منخفضة المستوى ، ويعمل بشكل متماسك لإنتاج سلوكيات ناشئة وذكية جسديا. يمثل هذا التآزر بين المحاكاة والتعلم والنقل في العالم الحقيقي خطوة كبيرة إلى الأمام في سعينا للحصول على أنظمة روبوتية قابلة للتكيف وذكية. من خلال التوزيع العشوائي المتقدم للمجال وتوليد البيانات التركيبية ، تضمن بيئة محاكاة Robora أن السياسات المدربة على المحاكاة تنتقل بشكل فعال إلى روبوتات العالم الحقيقي ، مما يقلل من الفجوة بين sim و real. علاوة على ذلك ، سيتمكن المستخدمون من اختبار مجموعات الأجهزة الخاصة بهم ودمجها في بيئات محاكاة مختارة في Robora Dapp ، مما يضمن التوافق السلس والتنفيذ الأكثر أمانا في العالم الحقيقي.