Die maatskappy DeepMind wat deur Google besit word, bekend vir sy ontwikkelings op die gebied van kunsmatige intelligensie en die konstruksie van neurale netwerke wat rekenaarspeletjies op menslike vlak kan speel, het die ontdekking aangekondig van 'n enjin vir die simulering van fisiese prosesse MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact ). Die enjin is gemik op die modellering van geartikuleerde strukture wat in wisselwerking met die omgewing is, en word gebruik vir simulasie in die ontwikkeling van robotte en kunsmatige intelligensiestelsels, in die stadium voor die implementering van die ontwikkelde tegnologie in die vorm van 'n voltooide toestel.
Die kode is in C/C++ geskryf en sal onder die Apache 2.0-lisensie gepubliseer word. Linux-, Windows- en macOS-platforms word ondersteun. Oopbronwerk aan al die projek se inhoud sal na verwagting in 2022 voltooi wees, waarna MuJoCo sal oorgaan na 'n oop ontwikkelingsmodel wat gemeenskapslede toelaat om aan die ontwikkeling deel te neem.
MuJoCo is 'n biblioteek wat 'n algemene doel fisiese prosessimulasie-enjin implementeer wat gebruik kan word in die navorsing en ontwikkeling van robotte, biomeganiese toestelle en masjienleerstelsels, sowel as in die skepping van grafika, animasie en rekenaarspeletjies. Die simulasie-enjin is geoptimaliseer vir maksimum werkverrigting en laat laevlak-objekmanipulasie toe, terwyl dit hoë akkuraatheid en ryk simulasievermoëns bied.
Modelle word gedefinieer met behulp van die MJCF-toneelbeskrywingstaal, wat op XML gebaseer is en saamgestel is met behulp van 'n spesiale optimaliseringsamesteller. Benewens MJCF, ondersteun die enjin die laai van lêers in die universele URDF (Unified Robot Description Format). MuJoCo verskaf ook 'n GUI vir interaktiewe 3D-visualisering van die simulasieproses en lewering van die resultate met behulp van OpenGL.
Belangrikste kenmerke:
- Simulasie in algemene koördinate, uitgesluit die skending van gewrigte.
- Omgekeerde dinamika, bepaal selfs in die teenwoordigheid van kontak.
- Die gebruik van konvekse programmering vir 'n verenigde formulering van beperkings in aaneenlopende tyd.
- Vermoë om verskeie beperkings te stel, insluitend sagte aanraking en droë wrywing.
- Simulasie van partikelstelsels, materiaal, toue en sagte voorwerpe.
- Uitvoerende elemente (aktueerders), insluitend motors, silinders, spiere, senings en krukmeganismes.
- Oplossers gebaseer op Newton se metodes, gekonjugeerde gradiënte en Gauss-Seidel.
- Moontlikheid om piramidale of elliptiese wrywingskegels te gebruik.
- Gebruik die keuse van numeriese integrasiemetodes van Euler of Runge-Kutta.
- Multithreaded diskretisering en benadering deur die metode van eindige verskille.
Bron: opennet.ru