GaussGymは、3Dガウススプラッティングをベクトル化された物理シミュレーター（例：IsaacGym）内のレンダラーとして統合した新しいアプローチを提案します。この手法により、消費者向けGPUで1秒間に10万ステップを超えるスピードで、高い視覚的忠実性を保持したロボットシミュレーションが可能になります。多様なタスクを通じて、シミュレーションから現実のロボティクス設定への適用性を実証し、深さに基づくセンサーを超えて豊かな視覚的セマンティクスがナビゲーションや意思決定を向上させることを示しています。また、iPhoneスキャンや大規模シーンデータセット（GrandTourやARKitなど）からの数千の環境を簡単に取り込むことができ、リアルなトレーニング環境の迅速な生成が可能です。この研究は、高スループットシミュレーションと高忠実度の知覚を結びつけ、スケーラブルで一般化可能なロボット学習を進展させることを目指しています。全てのコードとデータはコミュニティに向けてオープンソースとして公開される予定です。