NVIDIA Newton-u elan etdi: Robotların Simulyasiyası üçün Açıq Mənbəli Fizika Mühərriki
Qısaca
NVIDIA, robotların öyrənilməsini və inkişafını artırmaq məqsədi ilə Google DeepMind və Disney Research ilə əməkdaşlıqda hazırlanmış açıq mənbəli və genişləndirilə bilən fizika mühərriki olan Newtonu təqdim etdi.
Texnologiya şirkəti NVIDIA Google DeepMind və Disney Research şirkətləri ilə birgə işlənib hazırlanmış açıq mənbəli və genişləndirilə bilən fizika mühərriki olan və robotların öyrənilməsini və inkişafını artırmaq məqsədi daşıyan Newton-u təqdim etdi.
Robotlara mürəkkəb tapşırıqları təkmilləşdirilmiş dəqiqliklə öyrənməyə imkan verən NVIDIA Warp-a əsaslanan Newton, vahid robot öyrənməsi üçün açıq mənbə platforması olan MuJoCo Playground və NVIDIA Isaac Lab kimi öyrənmə çərçivələri ilə problemsiz işləmək üçün nəzərdə tutulub.
Fiziki süni intellekt modelləri robotlara avtonom şəkildə öz ətraflarını anlamaq, təhlil etmək, düşünmək və onlarla ünsiyyət qurmaq imkanı verir. Robot texnikasının inkişafı, növbəti nəsil robot sistemlərini inkişaf etdirmək üçün sürətləndirilmiş hesablamalara və simulyasiyalara əsaslanır.
Fizika robot simulyasiyasında vacibdir, çünki o, robotların real dünya mühitlərində necə davrandığını və qarşılıqlı əlaqəsini əks etdirən dəqiq virtual modellərin yaradılması üçün əsas təşkil edir. Bu simulyatorlar vasitəsilə tədqiqatçılar və mühəndislər nəzarət alqoritmlərini və prototiplərini təhlükəsiz, səmərəli və sərfəli şəkildə öyrədə, layihələndirə, sınaqdan keçirə və təsdiq edə bilirlər.
Nyuton bütün robototexnika cəmiyyətini dəstəkləmək üçün nəzərdə tutulmuşdur, bu, robotistlərə tədqiqatla sərbəst şəkildə istifadə etmək, yaymaq və onun inkişafına töhfə vermək imkanı verir. CUDA-X sürətləndirmə kitabxanası olan NVIDIA Warp üzərində qurulmuş o, tərtibatçılara simulyasiya, süni intellekt, robototexnika və maşın öyrənməsi (ML) üçün GPU-sürətləndirilmiş, nüvəyə əsaslanan proqramlar yaratmağın səmərəli yolunu təklif edir. Bu çərçivə paralel emal gücündən istifadə edərək fizikaya əsaslanan simulyasiyaların icrası üçün yüksək performanslı imkanlar təmin edir. NVIDIA GPU'ları.
Nyutonun diqqətəlayiq xüsusiyyəti onun mürəkkəb dinamikanın və kontaktla zəngin mühitlərin modelləşdirilməsi üçün robototexnika tədqiqatlarında istifadə olunan açıq mənbəli fizika mühərriki olan Kontakt (MuJoCo) ilə Multi-Birgə dinamikası ilə uyğunluğudur. Bu uyğunluq tərtibatçılara mövcud modelləri və kodları təkrar istifadə etməyə imkan verir, müxtəlif fizika mühərrikləri üçün tətbiqləri uyğunlaşdırmaq üçün tələb olunan vaxtı və resursları azaldır.
Bundan əlavə, Google DeepMind NVIDIA Warp tərəfindən sürətləndirilmiş açıq mənbəli robototexnika simulyatoru MuJoCo-Warp-ı təqdim etdi və bu, performans təkmilləşdirmələrini təmin edərək, humanoid simulyasiyalar üçün 70x sürətləndirməyə və əldə edilən manipulyasiya tapşırıqları üçün 100x sürətləndirməyə nail oldu. MuJoCo-Warp Nyutonda əsas fizika mühərriki kimi inteqrasiya olunacaq və tərtibatçılara robototexnika tətbiqləri üçün təkmilləşdirilmiş performans və çeviklik təklif edəcək.
Nyutonun daha çox əsas xüsusiyyətləri: diferensial fizika, genişlənmə qabiliyyəti və açıq USD inteqrasiyası
Bundan əlavə, onun simulyasiya vasitəsilə gradientləri yaymaq qabiliyyəti robototexnika simulyasiyası və öyrənilməsi üçün yeni imkanlar təqdim edir. Diferensiallaşdırıla bilən simulyatorlar, eyni zamanda, sistem parametrlərini optimallaşdırmaq üçün geri yayılma üçün istifadə oluna bilən simulyasiya nəticələrinin tərs rejimli qradientlərini hesablayarkən, irəli rejimli nəticələr yaratmağa qadirdir.
Robot texnikası sahəsi inkişaf etdikcə, simulyasiya edilməli olan ssenarilərin mürəkkəbliyi və müxtəlifliyi də dəyişir. Nyuton, robotların qida, parça və digər deformasiyaya uğrayan obyektlər də daxil olmaqla bir sıra materiallarla qarşılıqlı əlaqədə olduğu zəngin multifizika simulyasiyalarını dəstəkləyərək yüksək dərəcədə uyğunlaşmaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. Bu çeviklik xüsusi həlledicilər, inteqratorlar və ədədi üsullarla təmin edilir. Qumla qarşılıqlı əlaqənin simulyasiyası üçün sərt bədən dinamikası ilə maddi nöqtə metodu (MPM) həlledicisinin inteqrasiyasında nümayiş etdirildiyi kimi Nyuton müxtəlif növ həlledicilərin birləşməsini də dəstəkləyir.
Bundan əlavə, Newton robotları və onların mühitlərini təsvir etmək üçün lazımi məlumatları birləşdirən çox yönlü məlumat modeli və kompozisiya mühərriki təklif edən OpenUSD çərçivəsindən istifadə edir. Xüsusi həlledicilər və iş vaxtları xüsusi robotik imkanlar və mühitlər üçün ixtisaslaşdırıla bilər. Bundan əlavə, Disney Research ilə yanaşı, Google DeepMind, Intrinsic və NVIDIA, Nyuton kömək edir defirobototexnika üçün OpenUSD aktiv strukturu yoxdur. Bu strukturun məqsədi OpenUSD daxilində ən yaxşı təcrübələri qəbul etməklə robotik iş axınlarını standartlaşdırmaq, robototexnika sahəsində bütün məlumat mənbələri üçün ümumi dil təmin edən vahid məlumat kəməri yaratmaqdır.
Məsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
Müəllif haqqında
Alisa, xüsusi jurnalist MPost, kriptovalyuta, süni intellekt, investisiyalar və geniş sahələrdə ixtisaslaşıb Web3. Yaranan tendensiyaları və texnologiyaları diqqətlə izləyərək, o, oxucuları məlumatlandırmaq və rəqəmsal maliyyənin daim inkişaf edən mənzərəsinə cəlb etmək üçün hərtərəfli əhatə dairəsi təqdim edir.
Ətraflı məqalələr
Alisa, xüsusi jurnalist MPost, kriptovalyuta, süni intellekt, investisiyalar və geniş sahələrdə ixtisaslaşıb Web3. Yaranan tendensiyaları və texnologiyaları diqqətlə izləyərək, o, oxucuları məlumatlandırmaq və rəqəmsal maliyyənin daim inkişaf edən mənzərəsinə cəlb etmək üçün hərtərəfli əhatə dairəsi təqdim edir.
