ロボティクスの最も難しい問題の一つは、ロボットを動かすことではありません。シミュレーションで学んだことを現実世界で活かすことです。 どんなに詳細な仮想環境でも、現実の混沌とした様子を完全に捉えることはできません。摩擦の変化、光の移動、予測不能な人間たちです。 このシミュレーションと現実のギャップは「シミュレーション・トゥ・リアル・ギャップ」と呼ばれます。チームはより良い物理学、精密なセンサーキャリブレーション、シミュレーションと現実世界のデータを組み合わせたデータセットでこの問題を締めくくっています。しかしそれでも、世界は騒がしく予測不能であり、現実が最終決定権を握る。まさにCodecFlowが解決しようとしている問題です。 標準化されたオペレーター、共有された実世界のフィードバックループ、適応型シミュレーションパイプラインを組み合わせることで、CodecFlowはシミュレーションと現実のギャップを継続的な学習プロセスに変え、ロボットがシミュレーションで学ぶことが実際に重要な場面で機能するようにしています。