MuJoCo 3: Google'ın Hızlandırılmış Simülasyona Sahip Gelişmiş Robotik Simülatörü - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

MuJoCo 3: Google'ın Hızlandırılmış Simülasyona Sahip Gelişmiş Robotik Simülatörü - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri
MuJoCo 3’teki tüm değişiklikler hakkında bilgi edinin yayın sayfası ve onun içinde dokümantasyon İşaretli mesafe fonksiyonları (SDF’ler) aracılığıyla tanımlanan çarpışma geometrileri için desteğin eklenmesi, MuJoCo 3’ün çok yönlülüğünü genişleterek, gelişmiş çarpışma algılama verimliliğine sahip yeni temel öğelerin oluşturulmasına olanak tanır

Simülatörün karmaşık sahnelerde bağımsız “temas adalarını” tespit etme ve çözme yeteneği, paralelleştirme için bir iş parçacığı havuzu API’sinin sunulmasıyla birlikte, hesaplama verimliliğini önemli ölçüde artırır

Dosyalandı Robotlar


Google’ın MuJoCo 3 simülatörüGoogle DeepMind, Brax ve Everyday Robots arasındaki ortak çabalardan doğan robotik simülasyon alanında büyük bir ilerlemeyi ifade ediyor

MuJoCo 3’ün önemli bir özelliği hızlandırılmış simülasyon desteği MuJoCo XLA (MJX) modülü aracılığıyla kullanıcıların simülasyonları Google Cloud TPU veya diğer hızlandırıcı donanımlarında yüksek hızlarda çalıştırmasına olanak tanır

MuJoCo 3 Python kullanıcıları için daha yumuşak geçişleri kolaylaştırır CPU, GPU veya TPU üzerinde simülasyon çalıştırma arasında Başlangıçta bir MuJoCo müşterisi olan DeepMind’ın teknolojiyi satın alma ve ardından açık kaynak haline getirme kararı, gerçekçi fizik motorlarının geliştirilmesine ve karmaşık robotik sistemlerin geliştirilmesindeki zorlukların hafifletilmesine katkıda bulundu Yapay Zeka (Yapay Zeka) ve Google hakkında daha fazlasını okuyun

MuJoCo’nun gelişimi (şu anda üçüncü versiyonunda) onun robotik araştırma camiasındaki öneminin altını çiziyor MJX API, MuJoCo’yu yakından yansıtarak mevcut veri modelleri ve simülasyon algoritmalarıyla uyumluluk sağlar



genel-1

İlk olarak iki yıldan uzun bir süre önce Google DeepMind tarafından satın alınan MuJoCo’nun açık kaynak sürümü Mayıs 2022’de yayınlandı ve MuJoCo 3, robotik simülasyon geliştirmede birleşik bir yaklaşımı yansıtan önemli iyileştirmeler sunuyor Bu yetenek, takviyeli öğrenme ve model tahmine dayalı kontrol için optimizasyon gibi veri yoğun öğrenme metodolojileri için özellikle avantajlıdır Ayrıca MuJoCo 3’ün SDF’ler aracılığıyla çarpışma geometrilerini birleştirmesi, daha karmaşık ve özelleştirilebilir şekillere olanak tanıyarak çarpışma tespitinin hesaplama maliyetini azaltır

MuJoCo 3 sürümü, çeşitli araştırma ve geliştirme alanlarındaki potansiyel uygulamalarla robotik simülasyon alanında devam eden yeniliklerin bir kanıtı olarak duruyor