डीपमाइंड ने म्यूजोको में भौतिक प्रक्रियाओं का एक सिम्युलेटर खोलने की घोषणा की

Google के स्वामित्व वाली कंपनी DeepMind, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अपने विकास और मानव स्तर पर कंप्यूटर गेम खेलने में सक्षम तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण के लिए प्रसिद्ध है, ने भौतिक प्रक्रियाओं MuJoCo (संपर्क के साथ बहु-संयुक्त गतिशीलता) के अनुकरण के लिए एक इंजन की खोज की घोषणा की है। ). इंजन का उद्देश्य पर्यावरण के साथ बातचीत करने वाली स्पष्ट संरचनाओं का मॉडलिंग करना है, और एक तैयार डिवाइस के रूप में विकसित तकनीक के कार्यान्वयन से पहले चरण में, रोबोट और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के विकास में सिमुलेशन के लिए उपयोग किया जाता है।

कोड C/C++ में लिखा गया है और Apache 2.0 लाइसेंस के तहत प्रकाशित किया जाएगा। Linux, Windows और macOS प्लेटफ़ॉर्म समर्थित हैं। परियोजना की सभी सामग्री पर ओपन-सोर्स का काम 2022 में पूरा होने की उम्मीद है, जिसके बाद म्यूजोको एक ओपन डेवलपमेंट मॉडल की ओर बढ़ेगा जो समुदाय के सदस्यों को विकास में भाग लेने की अनुमति देता है।

म्यूजोको एक पुस्तकालय है जो एक सामान्य-उद्देश्यीय भौतिक प्रक्रिया सिमुलेशन इंजन को लागू करता है जिसका उपयोग रोबोट, बायोमैकेनिकल उपकरणों और मशीन लर्निंग सिस्टम के अनुसंधान और विकास के साथ-साथ ग्राफिक्स, एनीमेशन और कंप्यूटर गेम के निर्माण में किया जा सकता है। सिमुलेशन इंजन अधिकतम प्रदर्शन के लिए अनुकूलित है और उच्च सटीकता और समृद्ध सिमुलेशन क्षमताएं प्रदान करते हुए निम्न-स्तरीय ऑब्जेक्ट हेरफेर की अनुमति देता है।

मॉडल को एमजेसीएफ दृश्य विवरण भाषा का उपयोग करके परिभाषित किया गया है, जो एक्सएमएल पर आधारित है और एक विशेष अनुकूलन कंपाइलर का उपयोग करके संकलित किया गया है। एमजेसीएफ के अलावा, इंजन यूनिवर्सल यूआरडीएफ (यूनिफाइड रोबोट डिस्क्रिप्शन फॉर्मेट) में फाइल लोड करने का समर्थन करता है। म्यूजोको सिमुलेशन प्रक्रिया के इंटरैक्टिव 3डी विज़ुअलाइज़ेशन और ओपनजीएल का उपयोग करके परिणामों के प्रतिपादन के लिए एक जीयूआई भी प्रदान करता है।

मुख्य विशेषताएं:

• संयुक्त उल्लंघनों को छोड़कर, सामान्यीकृत निर्देशांक में सिमुलेशन।
• विपरीत गतिशीलता, संपर्क की उपस्थिति में भी पता लगाने योग्य।
• निरंतर समय में एकीकृत बाधाओं को तैयार करने के लिए उत्तल प्रोग्रामिंग का उपयोग करना।
• कोमल स्पर्श और शुष्क घर्षण सहित विभिन्न प्रतिबंध लगाने की क्षमता।
• कण प्रणालियों, कपड़ों, रस्सियों और मुलायम वस्तुओं का अनुकरण।
• एक्चुएटर्स (एक्चुएटर्स), जिसमें मोटर, सिलेंडर, मांसपेशियां, टेंडन और क्रैंक तंत्र शामिल हैं।
• न्यूटन, संयुग्म ग्रेडिएंट और गॉस-सीडेल विधियों पर आधारित सॉल्वर।
• पिरामिडनुमा या अण्डाकार घर्षण शंकु का उपयोग करने की संभावना।
• अपनी पसंद की यूलर या रनगे-कुट्टा संख्यात्मक एकीकरण विधियों का उपयोग करें।
• बहु-थ्रेडेड विवेकीकरण और परिमित अंतर सन्निकटन।

स्रोत: opennet.ru