本論文では、GSWorldというロボティクス操作のための強力なフォトリアリスティックシミュレーターを紹介します。このシミュレーターは、3Dガウススプラッティングと物理エンジンを組み合わせており、実ロボットのデータから学んだ操作ポリシーの再現可能な評価を通じてポリシーを開発することを目的としています。新しいアセットフォーマットGSDF（ガウシアンシーン記述ファイル）を提案し、ロボットのURDFおよび他のオブジェクトと組み合わせて様々なシーンのフォトリアリスティックレンダリングを実現します。GSDFと物理エンジンを組み合わせることで、ゼロショットsim2realポリシーの学習、自動化された高品質DAggerデータ収集、実ロボット操作ポリシーの再現可能なベンチマーキングなど、いくつかの興味深いアプリケーションが実現可能です。