ロボティクスの進歩には、物理的性質を正確に模擬した訓練環境が不可欠である

ロボティクス業界は長年「シミュレーション・ツー・リアリティ・ギャップ」に直面している。仮想環境で訓練されたロボットは、現実世界に投入されるとパフォーマンスが低下する。主な理由は、ほとんどのシミュレーション資産が視覚的レンダリング向けに構築されており、物理的精度を備えていないこと。

Physical AI（物理的AIシステム）は、3Dアセット（デジタル資産）と訓練環境に重量、摩擦、慣性、材料変形、表面ダイナミクス、力応答などの実際の物理特性を組み込む。ロボットが段ボール箱は荷重で撓むこと、異なる材料は異なる挙動を示すことなど、物理法則を学ぶことで、現実世界への転移が可能になる。

物理的に正確なシミュレーション環境で訓練されたロボットシステムは、展開時間の短縮、新規環境での故障率の低下、実世界での微調整の必要性の大幅削減を示している。