NVIDIA, 로봇 시뮬레이션을 위한 오픈소스 물리 엔진 Newton 발표
요컨대
엔비디아는 구글 딥마인드와 디즈니 리서치와의 협업을 통해 로봇의 학습과 개발을 향상시키는 것을 목표로 개발한 오픈 소스 확장 가능 물리 엔진인 뉴턴을 공개했습니다.
기술 회사 NVIDIA Google DeepMind와 Disney Research와의 협력을 통해 개발된 오픈 소스 확장 가능 물리 엔진인 Newton을 공개했습니다. 이 엔진은 로봇의 학습과 개발을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
로봇이 복잡한 작업을 더욱 정확하게 학습할 수 있게 해주는 NVIDIA Warp 기반의 Newton은 MuJoCo Playground 및 통합 로봇 학습을 위한 오픈소스 플랫폼인 NVIDIA Isaac Lab과 같은 학습 프레임워크와 원활하게 작동하도록 설계되었습니다.
물리적 AI 모델을 통해 로봇은 주변 환경을 자율적으로 이해하고, 분석하고, 추론하고, 관여할 수 있습니다. 로봇공학의 발전은 차세대 로봇 시스템을 개발하기 위해 가속 컴퓨팅과 시뮬레이션에 크게 의존합니다.
물리학은 로봇 시뮬레이션에 필수적입니다. 실제 환경에서 로봇이 어떻게 행동하고 상호 작용하는지 나타내는 정확한 가상 모델을 만드는 기초를 형성하기 때문입니다. 이러한 시뮬레이터를 통해 연구자와 엔지니어는 안전하고 효율적이며 비용 효율적인 방식으로 제어 알고리즘과 프로토타입을 훈련, 설계, 테스트 및 검증할 수 있습니다.
Newton은 로봇 공학 커뮤니티 전체를 지원하도록 설계되어 로봇 공학자들이 연구를 통해 자유롭게 사용, 배포 및 개발에 기여할 수 있습니다. CUDA-X 가속 라이브러리인 NVIDIA Warp를 기반으로 구축되어 개발자에게 시뮬레이션, AI, 로봇 공학 및 머신 러닝(ML)을 위한 GPU 가속 커널 기반 프로그램을 만드는 효율적인 방법을 제공합니다. 이 프레임워크는 물리 기반 시뮬레이션을 실행하기 위한 고성능 기능을 제공하며, 병렬 처리 능력을 활용합니다. NVIDIA GPU.
Newton의 주목할 만한 특징은 Multi-Joint dynamics with Contact(MuJoCo)와의 호환성입니다. MuJoCo는 로봇 공학 연구에서 복잡한 역학과 접촉이 많은 환경을 모델링하는 데 사용되는 확립된 오픈소스 물리 엔진입니다. 이러한 호환성을 통해 개발자는 기존 모델과 코드를 재사용하여 다양한 물리 엔진에 맞게 애플리케이션을 조정하는 데 필요한 시간과 리소스를 줄일 수 있습니다.
또한 Google DeepMind는 NVIDIA Warp로 가속화된 오픈소스 로봇 시뮬레이터인 MuJoCo-Warp를 출시했습니다. 이 시뮬레이터는 성능 개선을 제공하여 휴머노이드 시뮬레이션의 경우 70배 이상, 핸드 조작 작업의 경우 100배 이상 속도를 높입니다. MuJoCo-Warp는 Newton의 기본 물리 엔진으로 통합되어 개발자에게 로봇 애플리케이션에 대한 향상된 성능과 유연성을 제공합니다.
Newton의 주요 특징: 미분 가능한 물리학, 확장성 및 OpenUSD 통합
또한 시뮬레이션을 통해 기울기를 전파하는 기능은 로봇 시뮬레이션 및 학습에 새로운 기회를 제공합니다. 미분 가능한 시뮬레이터는 순방향 모드 결과를 생성하는 동시에 시뮬레이션 결과의 역방향 모드 기울기를 계산할 수 있으며, 이는 시스템 매개변수를 최적화하기 위한 역전파에 사용될 수 있습니다.
로봇 분야가 발전함에 따라 시뮬레이션해야 할 시나리오의 복잡성과 다양성도 함께 발전합니다. Newton은 매우 적응성이 뛰어나도록 설계되어 로봇이 음식, 천 및 기타 변형 가능한 물체를 포함한 다양한 재료와 상호 작용하는 풍부한 다중 물리 시뮬레이션을 지원합니다. 이러한 유연성은 사용자 정의 솔버, 통합기 및 수치적 방법을 통해 가능합니다. Newton은 또한 모래와의 상호 작용을 시뮬레이션하기 위해 강체 동역학과 재료 지점 방법(MPM) 솔버를 통합하는 데 입증된 것처럼 다양한 유형의 솔버를 결합하는 것을 지원합니다.
또한 Newton은 로봇과 그 환경을 설명하는 데 필요한 데이터를 집계하는 다재다능한 데이터 모델과 구성 엔진을 제공하는 OpenUSD 프레임워크를 활용합니다. 사용자 정의 솔버와 런타임은 특정 로봇 기능과 환경에 맞게 특화될 수 있습니다. 또한 Disney Research, Google DeepMind, Intrinsic 및 NVIDIA, 뉴턴이 도움을 주고 있습니다 defi로봇공학을 위한 OpenUSD 자산 구조. 이 구조는 OpenUSD 내의 모범 사례를 채택하여 로봇 워크플로를 표준화하고, 로봇공학의 모든 데이터 소스에 공통 언어를 제공하는 통합 데이터 파이프라인을 만드는 것을 목표로 합니다.
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