解説
さらに詳しく解説
物理シミュレーションとは
物理シミュレーション（Physical Simulation）は、現実世界の物理法則をコンピュータ上で再現する技術です。AIの学習環境や製品設計の検証に活用されます。
主要な物理シミュレータ
| シミュレータ | 開発元 | 特徴 |
|---|---|---|
| Isaac Sim | NVIDIA | ロボティクス特化 |
| MuJoCo | DeepMind | 高精度な物理 |
| PyBullet | 個人開発 | オープンソース |
| Gazebo | Open Robotics | ROS統合 |
| Unity ML-Agents | Unity | ゲームエンジン |
シミュレーション対象
物理シミュレーションの対象:
├── 剛体力学
│ ├── 衝突
│ ├── 摩擦
│ └── 重力
├── 関節機構
│ └── ロボットアーム、脚
├── 流体力学
│ ├── 空気
│ └── 液体
├── 変形体
│ ├── 布
│ └── ゴム
└── 光学
├── 反射
└── 屈折AI学習での活用
[強化学習](/glossary/reinforcement-learning)の学習環境
シミュレーション学習:
1. シミュレータで環境構築
↓
2. [エージェント](/glossary/agent)が試行錯誤
├── 失敗しても安全
├── 高速に大量試行
└── 危険な状況も体験可能
↓
3. ポリシーを学習
↓
4. 実環境に転移（Sim-to-Real）[デジタルツイン](/glossary/digital-twin)
実世界の環境をシミュレーション上に再現し、リアルタイムで同期。
NVIDIA Omniverse
Omniverseの機能:
├── 物理シミュレーション
│ └── PhysX、Flow
├── レンダリング
│ └── RTXリアルタイムレイトレ
├── コラボレーション
│ └── USD形式での共同作業
└── AI統合
└── Isaac Sim連携精度と速度のトレードオフ
| 精度レベル | 特徴 | 用途 |
|---|---|---|
| 高精度 | 計算コスト高、リアル | 設計検証 |
| 中精度 | バランス型 | AI学習 |
| 低精度 | 高速、大量試行 | 強化学習 |
課題
| 課題 | 説明 |
|---|---|
| Reality Gap | シミュレーションと現実の差 |
| 計算コスト | 高精度シミュレーションは重い |
| モデリング | 現実の正確な再現が困難 |
| 検証 | シミュレーション結果の妥当性確認 |
Reality Gapの対策
ギャップを埋める手法:
├── ドメインランダマイゼーション
│ └── シミュレーション[パラメータ](/glossary/parameter)をランダム化
├── System Identification
│ └── 実機パラメータの同定
├── 適応学習
│ └── 実環境でのファインチューニング
└── ハイブリッド学習
└── シミュレーション＋実環境併用活用事例
| 分野 | 活用内容 |
|---|---|
| ロボット | 歩行学習、マニピュレーション |
| 自動運転 | 走行シナリオテスト |
| 製造 | 生産ライン最適化 |
| 建築 | 構造解析、避難シミュレーション |
