[논문리뷰] SoMA: A Real-to-Sim Neural Simulator for Robotic Soft-body Manipulation본 논문은 로봇의 소프트바디 조작 시 발생하는 복잡한 상호작용 속에서 변형 가능한 객체의 동역학을 정확하고 안정적으로 시뮬레이션하는 근본적인 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Neural Simulator#Real-to-Sim (R2S)#Robotic Manipulation#Soft-body Dynamics#Gaussian Splatting#Deformable Objects#Action-conditioned Simulation#Long-horizon Simulation2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PhysWorld: From Real Videos to World Models of Deformable Objects via Physics-Aware Demonstration Synthesis제한된 실제 비디오 데이터로부터 변형 가능한 물체의 물리 일관성 있는 동역학 모델을 학습하는 데 따르는 데이터 부족 문제를 해결하고, 정확하면서도 빠른 추론이 가능한 월드 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다. 특히, 시공간적으로 변이하는 물리적 특성을 가진 물체에 대한 모델링을 중점적으로 다룹니다.#Review#World Models#Deformable Objects#Physics Simulation#GNN#Digital Twin#Data Synthesis#Real-to-Sim#Physics-Aware Learning2025년 10월 27일댓글 수 로딩 중