L'un des problèmes les plus difficiles en robotique n'est pas de faire bouger les robots ; c'est de faire en sorte que ce qu'ils apprennent en simulation fonctionne dans le monde réel. Peu importe à quel point un environnement virtuel est détaillé, il ne peut pas capturer pleinement le désordre de la réalité : les changements de friction, la lumière changeante, les humains imprévisibles. Cet écart entre la simulation et la réalité est appelé l'écart sim-à-réalité. Les équipes le comblent avec de meilleures physiques, une calibration précise des capteurs et des ensembles de données qui mélangent des données simulées et du monde réel. Mais même dans ce cas, le monde reste bruyant et imprévisible : la réalité a toujours le dernier mot. C'est exactement ce que CodecFlow résout. En combinant des opérateurs standardisés, des boucles de rétroaction du monde réel partagées et des pipelines de simulation adaptatifs, CodecFlow transforme l'écart sim-à-réalité en un processus d'apprentissage continu, de sorte que ce que les robots apprennent en simulation fonctionne réellement là-bas, là où cela compte.