Ein digitaler Zwilling (Digital Twin) ist eine getreue virtuelle Kopie eines physischen Objekts — in unserem Fall eines Roboters, seiner Zelle oder eines ganzen Lagers — in der eine realistische Physik läuft. Es ist nicht bloß ein 3D-Modell zum Ansehen; der Zwilling hat passende Massen, Reibungswerte, Motor- und Sensoreigenschaften, sodass sich in ihm sinnvoll Verhalten testen lässt, das in der Realität an der echten Maschine geschähe. Im Idealfall ist der Zwilling mit dem realen Roboter verbunden und spiegelt dessen aktuellen Zustand wider.
Für Humanoide ist der digitale Zwilling praktisch unverzichtbar. Er ermöglicht es, neue Bewegungen, Regelungsalgorithmen oder Arbeitsplatzlayouts sicher zu erproben, bevor man teure Hardware oder die Sicherheit von Menschen riskiert. Er ist außerdem die Grundlage des Sim-to-Real-Trainings: Policies für das Gehen und die Manipulation werden am Zwilling mittels bestärkendem Lernen erlernt und erst fertig auf den echten Roboter übertragen. Ebenso wird am Zwilling die Ganzkörpersteuerung abgestimmt.
Die zweite große Anwendung ist die Erzeugung synthetischer Daten. Wenn es zu wenig reale Manipulationsdaten gibt, lassen sie sich im digitalen Zwilling in großem Umfang herstellen — der Roboter „sammelt” Tausende Varianten einer Aufgabe virtuell. NVIDIA hat um diese Idee herum ein ganzes Ökosystem aus Omniverse und Isaac aufgebaut, in dem der digitale Zwilling sowohl als Fabrik für Trainingsdaten als auch als Testumgebung dient.
Der digitale Zwilling ist verwandt, aber nicht identisch mit dem Weltmodell: Der Zwilling ist üblicherweise ein von Hand gebauter, expliziter Simulator einer konkreten Umgebung, während der Roboter ein Weltmodell oft selbst aus Daten lernt. In der Praxis ergänzen sich beide Ansätze. Die Grenze des Zwillings bleibt der Reality Gap — selbst die beste Simulation kommt der Realität nur nahe, trifft sie aber nie ganz genau.