Süni intellekt sahəsindəki inkişafları və insan səviyyəsində kompüter oyunları oynaya bilən neyron şəbəkələrinin qurulması ilə tanınan Google-a məxsus DeepMind şirkəti fiziki prosesləri simulyasiya edən MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact) mühərrikinin kəşfini elan edib. Mühərrik ətraf mühitlə qarşılıqlı əlaqədə olan eklemli strukturların modelləşdirilməsinə yönəlib və hazırlanmış texnologiyanın bitmiş cihaz şəklində həyata keçirilməsindən əvvəlki mərhələdə robotların və süni intellekt sistemlərinin işlənib hazırlanmasında simulyasiya üçün istifadə olunur.
Kod C/C++ dilində yazılmışdır və Apache 2.0 lisenziyası altında nəşr olunacaq. Linux, Windows və macOS platformaları dəstəklənir. Layihə ilə bağlı bütün mənbə kodlarının açılması üzrə işlərin 2022-ci ildə başa çatdırılması planlaşdırılır, bundan sonra MuJoCo ictimaiyyət nümayəndələrinin inkişafında iştirak imkanını nəzərdə tutan açıq inkişaf modelinə keçəcək.
MuJoCo robotların, biomexaniki cihazların və maşın öyrənmə sistemlərinin tədqiqi və inkişafında, həmçinin qrafika, animasiya və kompüter oyunlarının yaradılmasında istifadə oluna bilən ümumi təyinatlı fiziki proseslərin simulyasiya mühərrikini həyata keçirən kitabxanadır. Simulyasiya mühərriki maksimum performans üçün optimallaşdırılmışdır və yüksək dəqiqlik və zəngin simulyasiya imkanları təmin etməklə, obyektlərin aşağı səviyyəli manipulyasiyasına imkan verir.
Modellər XML-ə əsaslanan və xüsusi optimallaşdırıcı kompilyatordan istifadə edərək tərtib edilən MJCF səhnə təsviri dili ilə müəyyən edilir. MJCF-ə əlavə olaraq, mühərrik universal URDF formatında faylların yüklənməsini dəstəkləyir (Unified Robot Description Format). MuJoCo həmçinin simulyasiya prosesinin interaktiv 3D vizuallaşdırılması və OpenGL istifadə edərək nəticələrin göstərilməsi üçün qrafik interfeys təqdim edir.
Əsas xüsusiyyətlər:
- Birləşmələrin pozulması istisna olmaqla, ümumiləşdirilmiş koordinatlarda simulyasiya.
- Əks dinamika, hətta təmasda olduqda da müəyyən edilir.
- Davamlı zamanda məhdudiyyətlərin vahid formalaşdırılması üçün qabarıq proqramlaşdırmadan istifadə.
- Yumşaq toxunma və quru sürtünmə daxil olmaqla müxtəlif məhdudiyyətləri təyin etmək imkanı.
- Hissəcik sistemlərinin, parçaların, iplərin və yumşaq obyektlərin simulyasiyası.
- Mühərriklər, silindrlər, əzələlər, tendonlar və krank mexanizmləri daxil olmaqla, icraedici elementlər (hərəkətvericilər).
- Nyuton metodlarına əsaslanan həlledicilər, konjugat gradientlər və Gauss-Seidel.
- Piramidal və ya elliptik sürtünmə konuslarından istifadə etmək imkanı.
- Eyler və ya Runge-Kuttanın ədədi inteqrasiya üsullarının seçimindən istifadə.
- Sonlu fərqlər üsulu ilə çox yivli diskretləşdirmə və yaxınlaşma.
Mənbə: opennet.ru