NVIDIAとカーネギーメロン大学、ロボットのトレーニング精度を高める新フレームワークASAPを発表
ロボット技術の発展において、シミュレーション環境と現実世界のギャップは大きな課題となっています。このたび、NVIDIA GEAR研究所とカーネギーメロン大学の研究チームが共同で、このギャップを縮めることを目的とした新しいフレームワークASAP（Aligning Simulation and Real Physics）を開発しました。このシステムは、ロボットのシミュレーションと現実の動作の誤差を約53％削減することに成功し、従来の方法よりも大幅な改善を示しています。
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