DeepMind, MuJoCo 물리 시뮬레이터 발표

인공 지능 분야의 개발과 인간 수준에서 컴퓨터 게임을 할 수 있는 신경망 구축으로 유명한 Google 소유 회사 DeepMind는 물리적 프로세스를 시뮬레이션하는 엔진 MuJoCo(Multi-Joint Dynamics with Contact)를 발견했다고 발표했습니다. ). 엔진은 환경과 상호작용하는 관절형 구조를 모델링하는 것을 목표로 하며, 개발된 기술을 완성된 장치 형태로 구현하기 전 단계에서 로봇 및 인공 지능 시스템 개발의 시뮬레이션에 사용됩니다.

코드는 C/C++로 작성되었으며 Apache 2.0 라이센스에 따라 게시됩니다. Linux, Windows 및 macOS 플랫폼이 지원됩니다. 프로젝트의 모든 콘텐츠에 대한 오픈 소스 작업은 2022년에 완료될 예정이며, 이후 MuJoCo는 커뮤니티 구성원이 개발에 참여할 수 있는 개방형 개발 모델로 전환할 것입니다.

MuJoCo는 로봇, 생체 역학 장치 및 기계 학습 시스템의 연구 개발은 물론 그래픽, 애니메이션 및 컴퓨터 게임 제작에 사용할 수 있는 범용 물리적 프로세스 시뮬레이션 엔진을 구현하는 라이브러리입니다. 시뮬레이션 엔진은 최대 성능을 위해 최적화되었으며 높은 정확도와 풍부한 시뮬레이션 기능을 제공하면서 낮은 수준의 객체 조작을 허용합니다.

모델은 XML을 기반으로 하고 특수 최적화 컴파일러를 사용하여 컴파일되는 MJCF 장면 설명 언어를 사용하여 정의됩니다. MJCF 외에도 엔진은 범용 URDF(Unified Robot Description Format)의 파일 로드를 지원합니다. MuJoCo는 또한 OpenGL을 사용하여 시뮬레이션 프로세스와 결과 렌더링의 대화형 3D 시각화를 위한 GUI를 제공합니다.

주요 기능 :

• 관절 위반을 제외한 일반화된 좌표에서의 시뮬레이션.
• 역동성, 접촉이 있는 경우에도 감지 가능.
• 볼록 프로그래밍을 사용하여 연속 시간에 통일된 제약 조건을 공식화합니다.
• 부드러운 터치와 건조한 마찰을 포함한 다양한 제한을 설정하는 기능.
• 입자 시스템, 직물, 로프 및 부드러운 물체의 시뮬레이션.
• 모터, 실린더, 근육, 힘줄 및 크랭크 메커니즘을 포함한 액추에이터(액추에이터).
• 뉴턴, 공액 기울기 및 Gauss-Seidel 방법을 기반으로 하는 솔버입니다.
• 피라미드형 또는 타원형 마찰 원뿔을 사용할 가능성.
• Euler 또는 Runge-Kutta 수치 통합 방법을 선택하여 사용하세요.
• 멀티스레드 이산화 및 유한 차분 근사.

출처 : opennet.ru