有能なロボットはすべて、何千もの目に見えない試行錯誤の結果です。

機械が倉庫を移動し、重要インフラを点検し、人間のそばで安全に動作する前に、ミスを犯し、そこから学び、行動を洗練させる必要があります。それを物理世界だけで達成しようとすることは、遅く、高コストで、しばしば非現実的です。
そこでシミュレーションが方程式を変えます。
開発者が数分で現実的な環境を生成し、数千のトレーニングシナリオを実行し、ポリシーを継続的に改善できるようになると、進歩ははるかに効率的になります。各イテレーションは、機器や人を不必要なリスクに晒すことなく、知覚、意思決定、適応力を研ぎ澄まします。
これが@StrikeRobot_aiがSR Platformで追求している方向性です。シミュレーション環境の作成を簡素化し、大規模なトレーニングをより利用しやすくすることで、このプラットフォームはロボティクスチームに、展開前に実験し、アイデアを検証し、パフォーマンスを向上させるためのより多くの機会を提供します。
ロボティクスにおいて、ブレークスルーは単一のトレーニング実行から生まれることはほとんどありません。それらは、絶え間ない実験、迅速なフィードバック、そして昨日よりも速く改善する自由から生まれます。