Sim-to-real (Simulation zu Realität)
Einen Roboter in der Simulation trainieren und die erlernten Fähigkeiten anschließend auf die reale Welt übertragen.
Trainingsansatz, bei dem ein Roboter zunächst in einer digitalen Umgebung (physikalischer Simulator) lernt, bevor diese Fähigkeiten auf den physischen Roboter übertragen werden. Die zentrale Schwierigkeit ist der „reality gap": die Kluft zwischen der Simulation und der realen Physik. NEURA Robotics umgeht dieses Problem teilweise, indem das Unternehmen seine Roboter in realen physischen Umgebungen (NEURA Gyms) trainiert statt ausschließlich in der Simulation.
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