強化學習

隨著機器人承擔越來越多複雜的任務，傳統的程式設計方法能力已不堪負荷。強化學習 (Reinforcement learning, RL) 是一種機器學習技術，可透過對機器人行為進行程式設計，來解決這項挑戰。透過在模擬情境中進行強化學習，機器人可在任何虛擬環境中透過試錯方式訓練，強化在控制、路徑規劃、操控等領域的技能。

強化學習模型會因完成要求的動作而獲得獎勵，因此會不斷調整和改進。這有助於機器人培養出複雜的粗大和精細動作技能，用於執行實際的自動化工作，例如抓取新物體、使用四肢行走以及學習複雜的操作技能。

強化學習技術會不斷發展根據獎勵執行的控制原則，並分析機器人行為，協助機器人適應各種新狀況和無法預料的挑戰，讓機器人能更適應實際任務。

傳統上透過 CPU 對機器人進行強化訓練的成本十分高昂，通常需要運用到數千個核心來處理這項複雜任務，導致機器人應用程式必須需投入更高的成本。NVIDIA GPU 運用其平行處理能力，可完美解決這項挑戰，大幅加速感知強化學習環境中感知資料的處理速度。這顯著增強了機器人在動態環境中學習、適應和執行複雜任務的能力。

NVIDIA 的運算平台 (包括 Isaac Lab 等工具) 可利用 GPU 的強大效能，在強化學習流程中處理物理模擬與獎勵計算。可消除瓶頸、簡化流程，並協助讓模型順利從模擬轉移至實際部署。