Fiziksel yapay zeka sistemlerinin eğitimi, gerçek dünyada çöken bir kupa veya yanlış açıda dokunan bir kavrama gibi fiziksel etkileşimlerin verisini toplamakla ilgilidir. Bu verileri gerçek dünyada toplamak zaman alıcı, pahalı ve bazen tehlikeli olabilir. Simülasyon, fotorealistik ve fiziksel olarak doğru verileri GPU paralelliğiyle binlerce saatlik robot deneyimi oluşturarak bu sorunu çözmektedir.

Günümüz simülasyon motorları, yalnızca hareket görselleştirmekten ziyade, yapay zeka modellerinin eğitim döngüsünün merkezinde yer almaktadır. NVIDIA Isaac Sim ve Isaac Lab, MuJoCo, PyBullet gibi araçlar, farklı kullanım senaryolarına göre özelleştirilmiştir. MuJoCo, özellikle dokunma ve hareket dinamiklerinde yüksek doğruluk gerektiren uygulamalar için tercih edilirken, MuJoCo Warp ve Newton gibi GPU hızlandırılmış sürümler, binlerce paralel ortamda politika eğitimi için tasarlanmıştır.

Newton, NVIDIA, Google DeepMind ve Disney Research tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir fizik motorudur ve Isaac Lab gibi çerçeveler için modern bir fizik katmanı sunar. Bu motorlar, farklı fiziksel sistemler için farklı çözücüleri destekler: katı cisimler, esnek malzemeler, kumaş ve parçacık tabanlı materyaller için özel çözümler mevcuttur. Bu gelişmeler, simülasyonun artık sadece bir test aracı değil, fiziksel yapay zekanın temel altyapısı haline geldiğini göstermektedir.