DeepMind ປະກາດ MuJoCo ຟີຊິກ simulator

ບໍລິສັດ DeepMind ເປັນເຈົ້າຂອງ Google, ທີ່ມີຊື່ສຽງສໍາລັບການພັດທະນາທາງດ້ານປັນຍາປະດິດແລະການກໍ່ສ້າງເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ສາມາດຫຼິ້ນເກມຄອມພິວເຕີໃນລະດັບມະນຸດ, ໄດ້ປະກາດການຄົ້ນພົບເຄື່ອງຈັກສໍາລັບການຈໍາລອງຂະບວນການທາງດ້ານຮ່າງກາຍ MuJoCo (Multi-Joint Joint with Contact. ). ເຄື່ອງຈັກແມ່ນແນໃສ່ການສ້າງແບບຈໍາລອງໂຄງສ້າງທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ພົວພັນກັບສິ່ງແວດລ້ອມ, ແລະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຈໍາລອງໃນການພັດທະນາຫຸ່ນຍົນແລະລະບົບປັນຍາປະດິດ, ໃນຂັ້ນຕອນກ່ອນທີ່ຈະປະຕິບັດເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພັດທະນາໃນຮູບແບບຂອງອຸປະກອນສໍາເລັດຮູບ.

ລະຫັດຖືກຂຽນໄວ້ໃນ C/C++ ແລະຈະຖືກເຜີຍແຜ່ພາຍໃຕ້ໃບອະນຸຍາດ Apache 2.0. ເວທີ Linux, Windows ແລະ macOS ໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນ. ການເຮັດວຽກແບບເປີດເຜີຍກ່ຽວກັບເນື້ອໃນທັງຫມົດຂອງໂຄງການຄາດວ່າຈະສໍາເລັດໃນປີ 2022, ຫຼັງຈາກນັ້ນ MuJoCo ຈະກ້າວໄປສູ່ຮູບແບບການພັດທະນາແບບເປີດທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ສະມາຊິກຊຸມຊົນມີສ່ວນຮ່ວມໃນການພັດທະນາ.

MuJoCo ເປັນຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ປະຕິບັດເຄື່ອງຈັກ simulation ຂະບວນການທາງດ້ານຮ່າງກາຍທົ່ວໄປທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຄົ້ນຄວ້າແລະການພັດທະນາຂອງຫຸ່ນຍົນ, ອຸປະກອນ biomechanical ແລະລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບໃນການສ້າງຮູບພາບ, ພາບເຄື່ອນໄຫວແລະເກມຄອມພິວເຕີ. ເຄື່ອງຈັກຈໍາລອງໄດ້ຖືກປັບປຸງໃຫ້ເຫມາະສົມສໍາລັບການປະຕິບັດສູງສຸດແລະອະນຸຍາດໃຫ້ການຈັດການວັດຖຸໃນລະດັບຕ່ໍາໃນຂະນະທີ່ສະຫນອງຄວາມຖືກຕ້ອງສູງແລະຄວາມສາມາດໃນການຈໍາລອງທີ່ອຸດົມສົມບູນ.

ຮູບແບບຕ່າງໆແມ່ນຖືກກໍານົດໂດຍໃຊ້ພາສາຄໍາອະທິບາຍ scene MJCF, ເຊິ່ງອີງໃສ່ XML ແລະລວບລວມໂດຍໃຊ້ຕົວລວບລວມການເພີ່ມປະສິດທິພາບພິເສດ. ນອກເຫນືອຈາກ MJCF, ເຄື່ອງຈັກຍັງສະຫນັບສະຫນູນການໂຫຼດໄຟລ໌ໃນ URDF ທົ່ວໄປ (ຮູບແບບຄໍາອະທິບາຍຫຸ່ນຍົນ Unified). MuJoCo ຍັງໃຫ້ GUI ສໍາລັບການສະແດງພາບ 3D ແບບໂຕ້ຕອບຂອງຂະບວນການຈໍາລອງແລະການສະແດງຜົນໂດຍໃຊ້ OpenGL.

ລັກສະນະທີ່ ສຳ ຄັນ:

• ການຈໍາລອງຢູ່ໃນຈຸດປະສານງານທົ່ວໄປ, ຍົກເວັ້ນການລະເມີດຮ່ວມກັນ.
• ນະໂຍບາຍດ້ານຍ້ອນກັບ, ສາມາດກວດພົບໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນທີ່ປະທັບຂອງການຕິດຕໍ່.
• ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ໂຄງ​ການ convex ສ້າງ​ຂໍ້​ຈໍາ​ກັດ​ທີ່​ເປັນ​ເອ​ກະ​ພາບ​ໃນ​ເວ​ລາ​ຕໍ່​ເນື່ອງ​.
• ຄວາມສາມາດໃນການກໍານົດຂໍ້ຈໍາກັດຕ່າງໆ, ລວມທັງການສໍາພັດອ່ອນແລະ friction ແຫ້ງ.
• ການຈໍາລອງລະບົບອະນຸພາກ, ຜ້າ, ເຊືອກແລະວັດຖຸອ່ອນ.
• ຕົວກະຕຸ້ນ (actuators), ລວມທັງມໍເຕີ, ກະບອກສູບ, ກ້າມຊີ້ນ, tendons ແລະກົນໄກ crank.
• ການແກ້ໄຂໂດຍອີງໃສ່ Newton, conjugate gradient ແລະວິທີການ Gauss-Seidel.
• ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການນໍາໃຊ້ໂກນ friction pyramidal ຫຼືຮູບຮີ.
• ໃຊ້ວິທີການລວມຕົວເລກ Euler ຫຼື Runge-Kutta ຂອງທ່ານ.
• ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ຫຼາຍ​ກະ​ທູ້​ແລະ​ຄວາມ​ແຕກ​ຕ່າງ​ຈໍາ​ກັດ​ໂດຍ​ປະ​ມານ​.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: opennet.ru