Syarikat yang dimiliki oleh Google "DeepMind" terkenal dengan perkembangannya dalam bidang kecerdasan buatan dan pembinaan rangkaian saraf yang mampu bermain permainan komputer di peringkat manusia, baru-baru ini mengumumkan enjin untuk mensimulasikan proses fizikal MuJoCo (Dinamik Berbilang Bersama dengan Kenalan).
Motor tIa bertujuan untuk memodelkan struktur artikulasi yang berinteraksi dengan persekitaran, dan ia digunakan untuk simulasi dalam pembangunan robot dan sistem kecerdasan buatan, dalam peringkat sebelum pelaksanaan teknologi yang dibangunkan dalam bentuk peranti siap.
MuJoCo mencapai titik manis dengan model kenalannya, yang menangkap ciri-ciri penting objek dalam sentuhan dengan tepat dan cekap. Seperti simulator badan tegar yang lain, ia mengelakkan ubah bentuk perincian halus di tapak sesentuh dan selalunya berjalan lebih pantas daripada dalam masa nyata. Tidak seperti simulator lain, MuJoCo menyelesaikan daya sentuhan menggunakan prinsip Gaussian cembung.
Convexity memastikan penyelesaian yang unik dan dinamik songsang yang jelas. Model ini juga fleksibel, menyediakan berbilang parameter yang boleh dilaraskan untuk menghampiri pelbagai fenomena sentuhan.
Kod ditulis dalam C / C ++ dan ia akan dikeluarkan di bawah lesen Apache 2.0 dan ia akan mempunyai sokongan untuk platform Linux, Windows dan macOS. Kerja pembukaan semua kod sumber yang dikaitkan dengan projek itu dijadualkan siap pada 2022, selepas itu MuJoCo akan beralih kepada model pembangunan terbuka, yang membayangkan kemungkinan penyertaan dalam pembangunan wakil masyarakat.
Mengenai MuJoCo
MuJoCo ialah perpustakaan dengan enjin simulasi fizik tujuan umum apa se boleh digunakan dalam penyelidikan dan pembangunan robot, peranti biomekanikal dan sistem pembelajaran mesin, serta dalam penciptaan grafik, animasi dan permainan komputer. Enjin simulasi dioptimumkan untuk prestasi maksimum dan membolehkan manipulasi objek pada tahap rendah, sambil memberikan ketepatan tinggi dan keupayaan simulasi yang kaya.
Oleh kerana banyak simulator pada mulanya direka untuk tujuan seperti permainan dan filem, mereka kadangkala mengambil jalan pintas yang mengutamakan kestabilan berbanding ketepatan. Contohnya, mereka boleh mengabaikan daya giroskopik atau mengubah suai kelajuan secara langsung. Ini boleh merosakkan terutamanya dalam konteks pengoptimuman: Seperti yang pertama kali diperhatikan oleh artis dan penyelidik Karl Sims, ejen pengoptimuman boleh menemui dan mengeksploitasi penyelewengan ini daripada realiti dengan cepat.
Sebaliknya, MuJoCo ialah simulator masa berterusan tertib kedua yang melaksanakan persamaan penuh gerakan. Fenomena fizikal yang biasa tetapi bukan remeh seperti Newton's Cradle, serta yang tidak intuitif seperti kesan Dzhanibekov, muncul secara semula jadi. Akhirnya, MuJoCo berpegang teguh pada persamaan yang mengawal dunia kita.
Model ditakrifkan menggunakan bahasa penerangan pemandangan MJCF berasaskan XML disusun dengan penyusun pengoptimuman khusus. Selain MJCF, enjin menyokong muat naik fail dalam Unified Robot Description Format (URDF). MuJoCo juga menyediakan antara muka grafik untuk visualisasi 3D interaktif proses simulasi dan perwakilan keputusan menggunakan OpenGL.
Daripada ciri utamanya, yang berikut menonjol:
- Simulasi dalam koordinat umum, menghapuskan patah sendi.
- Dinamik songsang, boleh dikesan walaupun terdapat sentuhan.
- Penggunaan pengaturcaraan cembung untuk perumusan bersatu kekangan dalam masa berterusan.
- Keupayaan untuk menetapkan pelbagai sekatan, termasuk sentuhan lembut dan geseran kering.
- Simulasi sistem zarah, tisu, tali dan objek lembut.
- Penggerak (penggerak), termasuk motor, silinder, otot, tendon dan mekanisme engkol.
- Program resolusi berdasarkan kaedah Newton, kecerunan konjugat dan Gauss-Seidel.
- Kemungkinan menggunakan kon geseran piramid atau elips.
- Penggunaan pilihan kaedah penyepaduan berangka Euler atau Runge-Kutta.
- Pendiskretan dan penghampiran berbilang proses dengan kaedah perbezaan terhingga.
Akhirnya, jika anda berminat untuk mengetahui lebih lanjut mengenainya, anda boleh melihat butirannya Dalam pautan berikut.