Robora Sim: un entorno impulsado por PyBullet para aprender inteligencia física robótica Actualmente estamos construyendo nuestra configuración de entorno de simulación Robora para nuestro aprendizaje basado en sim, aprovechando PyBullet, un motor de física estándar de la industria ampliamente utilizado en la investigación y el desarrollo de robótica impulsada por IA. El entorno está optimizado con algoritmos de aprendizaje acelerados por GPU, lo que permite el aprendizaje de imitación de alta velocidad y el aprendizaje por refuerzo dentro de una configuración virtual segura y controlada antes de enviarlo al mundo real. Esta plataforma de simulación permite que nuestros modelos aprendan, se adapten y generalicen a través de diferentes morfologías de robots, tipos de terreno y objetivos de tareas, todo antes de su implementación en el mundo real. En esencia, el sistema combina un planificador de alto nivel impulsado por VLA con algoritmos de control de movimiento de bajo nivel, trabajando de manera cohesiva para producir comportamientos emergentes y físicamente inteligentes. Esta sinergia entre la simulación, el aprendizaje y la transferencia del mundo real marca un gran paso adelante en nuestra búsqueda de sistemas robóticos adaptativos e inteligentes. A través de la aleatorización avanzada de dominios y la generación de datos sintéticos, el entorno de simulación de Robora garantiza que las políticas entrenadas en simulación se transfieran de manera efectiva a robots del mundo real, minimizando la brecha entre la simulación y la realidad. Además, los usuarios podrán probar e integrar sus propios kits de hardware dentro de entornos de simulación seleccionados en Robora Dapp, lo que garantiza una compatibilidad perfecta y una implementación más segura en el mundo real.