Версия MuJoCo с открытым исходным кодом от DeepMind доступна на GitHub

DeepMind, исследовательская лаборатория искусственного интеллекта и дочерняя компания Alphabet, в октябре 2021 года приобрела физический движок MuJoCo для исследований и разработок в области робототехники. План состоял в том, чтобы открыть исходный код симулятора и поддерживать его как бесплатный проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом. По словам DeepMind, открытый исходный код завершен, и вся кодовая база находится на GitHub .

MuJoCo, что означает Multi-Joint Dynamics with Contact, представляет собой физический движок, целью которого является содействие исследованиям и разработкам в области робототехники, биомеханики, графики и анимации, а также в других областях, где требуется быстрое и точное моделирование.

MuJoCo можно использовать для реализации вычислений на основе моделей, таких как синтез управления, оценка состояния, идентификация системы, проектирование механизмов, анализ данных с помощью обратной динамики и параллельная выборка для приложений машинного обучения. Его также можно использовать как более традиционный симулятор, в том числе для игр и интерактивных виртуальных сред.

DeepMind заявил, что следующие функции делают MuJoCo привлекательным для сотрудничества:

— Полнофункциональный симулятор, способный моделировать сложные механизмы
— Читаемый, производительный, переносимый код
— Легко расширяемая кодовая база
— Подробная документация: комментарии как для пользователя, так и для кода

Мы надеемся, что коллеги из академических кругов и сообщества OSS получат пользу от этой платформы и внесут свой вклад в кодовую базу, улучшая исследования для всех.

«На данный момент мы хотели бы поделиться некоторыми результатами тестирования двух распространенных моделей. Результаты были получены на стандартной машине AMD Ryzen 9 5950X под управлением Windows 10».

Что касается краткосрочной дорожной карты, DeepMind заявила, что она раскроет потенциал скорости MuJoCo за счет пакетного многопоточного моделирования, поддержки больших сцен с улучшениями в управлении внутренней памятью и представит новый инкрементный компилятор с лучшей компоновкой моделей. DeepMind также заявила, что создаст поддержку для лучшего рендеринга через интеграцию с Unity и добавит встроенную поддержку.

До приобретения DeepMind использовала MuJoCo в качестве платформы моделирования для различных проектов, в основном через свой стек Python dm_control. В нем было выделено несколько примеров робототехники, которые вы можете посмотреть в плейлисте ниже.