Simularea robotică este practica de a testa, antrena și valida algoritmi și comportamente robotice într-un mediu virtual, computerizat, care reproduce fizica, senzorii și dinamica lumii reale, înainte de implementarea acestora pe un robot fizic real.
Utilizarea simulării în dezvoltarea roboticii aduce avantaje esențiale: permite testarea a mii sau milioane de scenarii diferite, inclusiv situații periculoase sau rare (o coliziune, o defecțiune a senzorilor, condiții meteo extreme pentru un vehicul autonom) fără riscul de a deteriora echipamente fizice costisitoare sau de a pune în pericol oameni; accelerează dramatic ciclul de dezvoltare, deoarece simulările pot rula mult mai rapid decât timpul real și pot fi paralelizate pe mii de instanțe simultane, comprimând ani de experiență de „conducere” sau operare într-un interval de câteva zile de calcul; și permite antrenarea algoritmilor de învățare prin consolidare, care necesită tipic milioane de încercări repetate pentru a converge la un comportament optim, un volum de experiență imposibil de acumulat practic pe un robot fizic real.
Provocarea centrală a acestei abordări este „decalajul simulare-realitate” (sim-to-real gap) — diferențele subtile dintre fizica simulată și fizica reală (frecare, elasticitate a materialelor, zgomot al senzorilor) pot face ca un comportament perfect antrenat în simulare să funcționeze prost sau chiar periculos atunci când este transferat pe robotul fizic real.
Cercetătorii abordează această provocare prin tehnici precum „randomizarea domeniului” — variind deliberat parametrii fizici ai simulării (frecare, greutate, iluminare) în timpul antrenamentului, forțând algoritmul să învețe un comportament robust care generalizează bine, indiferent de micile discrepanțe dintre simulare și lumea reală.
