گوگل کی ملکیت والی کمپنی ڈیپ مائنڈ، جو مصنوعی ذہانت کے شعبے میں اپنی پیشرفت اور انسانی سطح پر کمپیوٹر گیمز کھیلنے کے قابل نیورل نیٹ ورکس کی تعمیر کے لیے مشہور ہے، نے جسمانی عمل کی نقل کرنے کے لیے ایک انجن کی دریافت کا اعلان کیا MuJoCo (ملٹی جوائنٹ ڈائنامکس کے ساتھ رابطہ )۔ انجن کا مقصد ماحول کے ساتھ تعامل کرنے والے واضح ڈھانچے کی ماڈلنگ کرنا ہے، اور اسے روبوٹس اور مصنوعی ذہانت کے نظام کی نشوونما کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، تیار شدہ ڈیوائس کی شکل میں تیار کردہ ٹیکنالوجی کے نفاذ سے پہلے کے مرحلے میں۔
کوڈ C/C++ میں لکھا گیا ہے اور اپاچی 2.0 لائسنس کے تحت شائع کیا جائے گا۔ لینکس، ونڈوز اور میک او ایس پلیٹ فارم تعاون یافتہ ہیں۔ پروجیکٹ کے تمام مواد پر اوپن سورس کا کام 2022 میں مکمل ہونے کی امید ہے، جس کے بعد MuJoCo ایک کھلے ترقیاتی ماڈل پر چلے گا جو کمیونٹی کے اراکین کو ترقی میں حصہ لینے کی اجازت دیتا ہے۔
MuJoCo ایک لائبریری ہے جو ایک عام مقصد کے جسمانی عمل کے تخروپن انجن کو لاگو کرتی ہے جسے روبوٹ، بائیو مکینیکل آلات اور مشین لرننگ سسٹمز کی تحقیق اور ترقی کے ساتھ ساتھ گرافکس، اینیمیشن اور کمپیوٹر گیمز کی تخلیق میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ نقلی انجن کو زیادہ سے زیادہ کارکردگی کے لیے بہتر بنایا گیا ہے اور اعلی درستگی اور بھرپور نقلی صلاحیتیں فراہم کرتے ہوئے نچلی سطح کے آبجیکٹ میں ہیرا پھیری کی اجازت دیتا ہے۔
ماڈلز کی تعریف MJCF منظر کی تفصیل کی زبان کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے، جو کہ XML پر مبنی ہے اور ایک خاص اصلاحی کمپائلر کا استعمال کرتے ہوئے مرتب کی گئی ہے۔ MJCF کے علاوہ، انجن یونیورسل URDF (یونیفائیڈ روبوٹ ڈسکرپشن فارمیٹ) میں فائلوں کو لوڈ کرنے میں معاونت کرتا ہے۔ MuJoCo سمولیشن کے عمل کے انٹرایکٹو 3D ویژولائزیشن اور اوپن جی ایل کا استعمال کرتے ہوئے نتائج کی رینڈرنگ کے لیے ایک GUI بھی فراہم کرتا ہے۔
اہم خصوصیات:
- مشترکہ خلاف ورزیوں کو چھوڑ کر، عمومی نقاط میں تخروپن۔
- ریورس ڈائنامکس، رابطے کی موجودگی میں بھی قابل شناخت۔
- مسلسل وقت میں متحد رکاوٹوں کو تشکیل دینے کے لیے محدب پروگرامنگ کا استعمال۔
- نرم ٹچ اور خشک رگڑ سمیت مختلف پابندیاں قائم کرنے کی صلاحیت۔
- پارٹیکل سسٹمز، فیبرکس، رسی اور نرم اشیاء کا تخروپن۔
- ایکچیوٹرز (ایکچیوٹرز)، بشمول موٹرز، سلنڈر، مسلز، ٹینڈنز اور کرینک میکانزم۔
- نیوٹن، کنجوگیٹ گریڈینٹ اور Gauss-Seidel طریقوں پر مبنی حل کرنے والے۔
- اہرام یا بیضوی رگڑ کونز استعمال کرنے کا امکان۔
- اپنی پسند کا یولر یا Runge-Kutta عددی انضمام کے طریقے استعمال کریں۔
- ملٹی تھریڈ ڈسکریٹائزیشن اور محدود فرق کا تخمینہ۔
ماخذ: opennet.ru