フィジカルAIのライフサイクルは循環構造となっている。デプロイされたロボットが新たなデータを生成し、エッジケースを明らかにする。このようなエッジケースは、新たなシミュレーションシナリオの手がかりとなる。シミュレーションにより合成トレーニングデータが生成され、より向上したモデルは、徐々に難易度を上げたテストにより検証されていく。このサイクルを繰り返し、反復のたびにシミュレーションと現実世界のギャップを縮めていく
