Una subnet dove i miners addestrano policy di navigazione per robot e i validators valutano, in un torneo continuo, quale di esse generalizza meglio.
Addestrare un robot a muoversi bene all'interno di una simulazione è relativamente semplice, ma confermare che quella policy di navigazione funzioni anche fuori dall'ambiente di addestramento è la vera sfida.
I team di ricerca in robotica raramente hanno un modo economico e rapido per testare se le proprie policy generalizzano, senza dover mantenere costosi cluster GPU sempre attivi.
Valutazioni indipendenti e comparabili restano rare e lente da ottenere.
La subnet trasforma la valutazione delle policy di robotica in una competizione continua.
I miners addestrano le proprie policy di navigazione localmente con Isaac Lab e le inviano tramite una CLI dedicata.
I validators valutano ogni invio in container isolati di GPU, testando le prestazioni in ambienti che la policy non ha mai visto.
Solo la policy vincitrice di ogni round riceve le emissions, allineando gli incentivi con il progresso reale.
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