Почему роботов учат в симуляторах

Собирать данные на реальных роботах дорого и долго. Симуляторы позволяют менять условия, повторять эксперименты и проверять опасные сценарии без риска повредить оборудование.

Но успешное обучение в симуляции не гарантирует такой же результат на реальном роботе. Проверка и перенос на железо требуют понимания физики, механики и работы сенсоров.

Как подготовить инженеров для Physical AI с таким набором компетенций, обсуждали на образовательной конференции Яндекса. В ИТМО, например, классическую роботехнику дополнили изучением AI-инструментов. Так сохраняется классический инженерный бэкграунд и формируется новая экспертиза в машинном обучении. Крайне актуальный для AI/ML вопрос, ведь таких компетенций обычно не ожидается от типичного специалиста.

@ai_newz