DeepMind обяви откриването на симулатор на физически процеси MuJoCo

Компанията DeepMind, собственост на Google, известна с разработките си в областта на изкуствения интелект и изграждането на невронни мрежи, способни да играят компютърни игри на човешко ниво, обяви откриването на двигател за симулиране на физически процеси MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact ). Двигателят е насочен към моделиране на шарнирни структури, взаимодействащи с околната среда, и се използва за симулация при разработването на роботи и системи с изкуствен интелект, на етапа преди внедряването на разработената технология под формата на готово устройство.

Кодът е написан на C/C++ и ще бъде публикуван под лиценз Apache 2.0. Поддържат се платформи Linux, Windows и macOS. Очаква се работата с отворен код върху цялото съдържание на проекта да приключи през 2022 г., след което MuJoCo ще премине към отворен модел на разработка, който позволява на членовете на общността да участват в разработката.

MuJoCo е библиотека, която внедрява двигател за симулация на физически процеси с общо предназначение, който може да се използва в изследването и разработването на роботи, биомеханични устройства и системи за машинно обучение, както и в създаването на графики, анимация и компютърни игри. Механизмът за симулация е оптимизиран за максимална производителност и позволява манипулиране на обекти на ниско ниво, като същевременно осигурява висока точност и богати възможности за симулация.

Моделите се дефинират с помощта на езика за описание на сцени MJCF, който е базиран на XML и се компилира с помощта на специален оптимизиращ компилатор. В допълнение към MJCF, двигателят поддържа зареждане на файлове в универсалния URDF (Unified Robot Description Format). MuJoCo също така предоставя GUI за интерактивна 3D визуализация на процеса на симулация и изобразяване на резултатите с помощта на OpenGL.

Основни возможности:

• Симулация в обобщени координати, с изключение на ставни нарушения.
• Обратна динамика, откриваема дори при наличие на контакт.
• Използване на изпъкнало програмиране за формулиране на унифицирани ограничения в непрекъснато време.
• Възможност за задаване на различни ограничения, включително меко докосване и сухо триене.
• Симулация на системи от частици, тъкани, въжета и меки предмети.
• Задвижващи механизми (задвижващи механизми), включително двигатели, цилиндри, мускули, сухожилия и колянови механизми.
• Решаватели, базирани на методи на Нютон, спрегнат градиент и Гаус-Зайдел.
• Възможност за използване на пирамидални или елипсовидни фрикционни конуси.
• Използвайте избраните от вас методи на числено интегриране на Ойлер или Рунге-Кута.
• Многонишкова дискретизация и апроксимация с крайни разлики.

Източник: opennet.ru