Ang kompanya nga gipanag-iya sa Google nga DeepMind, nabantog tungod sa mga kalamboan niini sa natad sa artificial intelligence ug ang pagtukod sa mga neural network nga makahimo sa pagdula sa mga dula sa kompyuter sa lebel sa tawo, nagpahibalo sa pagkadiskobre sa usa ka makina alang sa pagsundog sa pisikal nga mga proseso MuJoCo (Multi-Joint dynamics uban sa Contact. ). Ang makina gitumong sa pagmodelo sa mga articulated nga mga istruktura nga nakig-uban sa kalikopan, ug gigamit alang sa simulation sa pag-uswag sa mga robot ug mga sistema sa artipisyal nga paniktik, sa yugto sa wala pa ang pagpatuman sa naugmad nga teknolohiya sa porma sa usa ka nahuman nga aparato.
Ang code gisulat sa C/C++ ug ipatik ubos sa Apache 2.0 nga lisensya. Gisuportahan ang mga platform sa Linux, Windows ug macOS. Ang open-source nga trabaho sa tanang sulod sa proyekto gilauman nga mahuman sa 2022, human niini ang MuJoCo mobalhin ngadto sa usa ka open development model nga nagtugot sa mga miyembro sa komunidad sa pag-apil sa kalamboan.
Ang MuJoCo usa ka librarya nga nagpatuman sa usa ka kinatibuk-ang katuyoan nga pisikal nga proseso nga simulation engine nga magamit sa panukiduki ug pagpauswag sa mga robot, biomekanikal nga aparato ug sistema sa pagkat-on sa makina, ingon man sa paghimo sa mga graphic, animation ug mga dula sa kompyuter. Ang simulation engine gi-optimize alang sa labing taas nga pasundayag ug gitugotan ang ubos nga lebel nga pagmaniobra sa butang samtang naghatag taas nga katukma ug daghang kapabilidad sa simulation.
Ang mga modelo gihubit gamit ang MJCF scene description language, nga gibase sa XML ug gihugpong gamit ang usa ka espesyal nga optimizing compiler. Dugang sa MJCF, gisuportahan sa makina ang pagkarga sa mga file sa unibersal nga URDF (Unified Robot Description Format). Naghatag usab ang MuJoCo og GUI alang sa interactive 3D visualization sa proseso sa simulation ug paghubad sa mga resulta gamit ang OpenGL.
Pangunang mga bahin:
- Simulation sa kinatibuk-ang mga coordinate, walay labot sa hiniusang paglapas.
- Reverse dynamics, makita bisan sa presensya sa kontak.
- Paggamit sa convex programming aron maporma ang hiniusa nga mga pagpugong sa padayon nga oras.
- Abilidad sa pagtakda sa lain-laing mga pagdili, lakip na ang humok nga paghikap ug uga nga friction.
- Simulation sa mga sistema sa partikulo, mga panapton, mga pisi ug humok nga mga butang.
- Actuators (actuators), lakip na ang mga motor, silindro, kaunoran, tendon ug crank mekanismo.
- Solver base sa Newton, conjugate gradient ug Gauss-Seidel mga pamaagi.
- Posibilidad sa paggamit sa pyramidal o elliptical friction cones.
- Gamita ang imong gipili nga Euler o Runge-Kutta numerical integration nga mga paagi.
- Multi-threaded discretization ug finite difference approximation.
Source: opennet.ru