Kompanija DeepMind u vlasništvu Googlea, poznata po razvoju u oblasti umjetne inteligencije i izgradnji neuronskih mreža sposobnih za igranje kompjuterskih igrica na ljudskom nivou, najavila je otkriće motora za simulaciju fizičkih procesa MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact ). Motor je namijenjen za modeliranje zglobnih struktura u interakciji sa okolinom, a koristi se za simulaciju u razvoju robota i sistema umjetne inteligencije, u fazi prije implementacije razvijene tehnologije u obliku gotovog uređaja.
Kod je napisan u C/C++ i biće objavljen pod licencom Apache 2.0. Podržane su Linux, Windows i macOS platforme. Očekuje se da će rad otvorenog koda na svim sadržajima projekta biti završen 2022. godine, nakon čega će MuJoCo preći na otvoreni model razvoja koji omogućava članovima zajednice da učestvuju u razvoju.
MuJoCo je biblioteka koja implementira mašinu za simulaciju fizičkog procesa opšte namene koja se može koristiti u istraživanju i razvoju robota, biomehaničkih uređaja i sistema za mašinsko učenje, kao i u kreiranju grafike, animacije i kompjuterskih igara. Simulacijski mehanizam je optimiziran za maksimalne performanse i omogućava manipulaciju objektima na niskom nivou, istovremeno pružajući visoku preciznost i bogate mogućnosti simulacije.
Modeli se definiraju korištenjem jezika za opis scene MJCF, koji je baziran na XML-u i kompajliran pomoću posebnog kompajlera za optimizaciju. Uz MJCF, motor podržava učitavanje datoteka u univerzalnom URDF (Unified Robot Description Format). MuJoCo također pruža GUI za interaktivnu 3D vizualizaciju procesa simulacije i renderiranje rezultata korištenjem OpenGL-a.
Osnovne mogućnosti:
- Simulacija u generaliziranim koordinatama, isključujući zglobne prekršaje.
- Obrnuta dinamika, uočljiva čak i u prisustvu kontakta.
- Korištenje konveksnog programiranja za formuliranje ujedinjenih ograničenja u kontinuiranom vremenu.
- Sposobnost postavljanja različitih ograničenja, uključujući soft touch i suho trenje.
- Simulacija sistema čestica, tkanina, užadi i mekih predmeta.
- Aktuatori (aktuatori), uključujući motore, cilindre, mišiće, tetive i mehanizme radilice.
- Rješači zasnovani na Newtonu, konjugiranom gradijentu i Gauss-Seidelovim metodama.
- Mogućnost korištenja piramidalnih ili eliptičnih frikcionih konusa.
- Koristite svoj izbor metoda numeričke integracije Euler ili Runge-Kutta.
- Višenitna diskretizacija i aproksimacija konačnih razlika.
izvor: opennet.ru