Компанія DeepMind, що належить Google, здобула популярність своїми розробками в галузі штучного інтелекту і побудови нейронних мереж, здатних грати в комп'ютерні ігри на рівні людини, оголосила про відкриття двигуна для симуляції фізичних процесів MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact). Двигун націлений на моделювання зчленованих структур, що взаємодіють з навколишнім середовищем, і застосовується для симуляції при розробці роботів та систем штучного інтелекту, на стадії перед втіленням технології, що розвивається у вигляді готового пристрою.
Код написаний мовами C/C++ та буде опубліковано під ліцензією Apache 2.0. Підтримуються платформи Linux, Windows та macOS. Роботу з відкриття всіх пов'язаних з проектом вихідних текстів планують завершити в 2022 році, після чого MuJoCo перейде на відкриту модель розробки, яка передбачає можливість участі у розробці представників спільноти.
MuJoCo є бібліотекою з реалізацією двигуна симуляції фізичних процесів загального призначення, який може застосовуватися в процесі досліджень і розробки роботів, біомеханічних пристроїв і систем машинного навчання, а також при створенні графіки, анімації та комп'ютерних ігор. Двигун симуляції оптимізований для досягнення максимальної продуктивності та дозволяє маніпулювати об'єктами на низькому рівні, забезпечуючи при цьому високу точність та широкі можливості моделювання.
Моделі визначаються за допомогою мови опису сцен MJCF, заснованого на XML і компілюваного за допомогою спеціального компілятора, що оптимізує. Крім MJCF двигун підтримує завантаження файлів в універсальному форматі URDF (Unified Robot Description Format). MuJoCo також надає графічний інтерфейс для інтерактивної 3D-візуалізації процесу симуляції та рендерингу результатів із використанням OpenGL.
Основні можливості:
- Симуляція в узагальнених координатах, що виключає порушення зчленувань.
- Зворотна динаміка, яка визначається навіть за наявності зіткнень.
- Використання опуклого програмування для уніфікованого формулювання обмежень у безперервному часі.
- Можливість завдання різних обмежень, включаючи м'які торкання та сухе тертя.
- Симуляція систем частинок, тканин, мотузок та м'яких об'єктів.
- Виконавчі елементи (актуатори), включаючи мотори, циліндри, м'язи, сухожилля та кривошипно-шатунні механізми.
- Вирішальні програми з урахуванням методів Ньютона, сполучених градієнтів і Гаусса-Зейделя.
- Можливість використання пірамідальних чи еліптичних конусів тертя.
- Використання для вибору методів чисельного інтегрування Ейлера або Рунге-Кутти.
- Багатопотокова дискретизація та апроксимація методом кінцевих різниць.
Джерело: opennet.ru