Eines der schwierigsten Probleme der Robotik besteht nicht darin, Roboter zum Bewegen zu bringen; es besteht darin, das, was sie in Simulationen lernen, in der realen Welt zum Funktionieren zu bringen. Egal wie detailliert eine virtuelle Umgebung ist, sie kann das Chaos der Realität nicht vollständig erfassen: Reibungsänderungen, wechselndes Licht, unberechenbare Menschen. Diese Kluft zwischen Simulation und Realität wird als Sim-to-Real-Gap bezeichnet. Teams schließen sie mit besserer Physik, präziser Sensor-Kalibrierung und Datensätzen, die simulierte und reale Daten mischen. Aber selbst dann bleibt die Welt laut und unberechenbar: Die Realität hat immer das letzte Wort. Genau das löst CodecFlow. Durch die Kombination von standardisierten Operatoren, gemeinsamen Feedback-Schleifen aus der realen Welt und adaptiven Simulationspipelines verwandelt CodecFlow die Sim-to-Real-Kluft in einen kontinuierlichen Lernprozess, sodass das, was Roboter in Simulationen lernen, tatsächlich dort funktioniert, wo es wichtig ist.