NVIDIA skelbia Newtoną: atvirojo kodo fizikos variklį robotų modeliavimui
Trumpai
NVIDIA pristatė „Newton“ – atvirojo kodo ir išplečiamą fizikos variklį, sukurtą bendradarbiaujant su „Google DeepMind“ ir „Disney Research“, skirtą pagerinti robotų mokymąsi ir tobulinimą.
Technologijų įmonė "NVIDIA pristatė „Newton“ – atvirojo kodo ir išplečiamą fizikos variklį, sukurtą bendradarbiaujant su „Google DeepMind“ ir „Disney Research“, skirtą tobulinti robotų mokymąsi ir tobulinimą.
Remiantis „NVIDIA Warp“, leidžiančiu robotams tiksliau išmokti sudėtingų užduočių, „Newton“ sukurtas sklandžiai dirbti su mokymosi sistemomis, tokiomis kaip „MuJoCo Playground“ ir „NVIDIA Isaac Lab“, atvirojo kodo platforma vieningam robotų mokymuisi.
Fiziniai AI modeliai leidžia robotams savarankiškai suprasti, analizuoti, samprotauti ir įsitraukti į aplinką. Robotikos pažanga labai priklauso nuo pagreitinto skaičiavimo ir modeliavimo, siekiant sukurti naujos kartos robotų sistemas.
Fizika yra labai svarbi robotų modeliavime, nes ji sudaro pagrindą kuriant tikslius virtualius modelius, vaizduojančius, kaip robotai elgiasi ir sąveikauja realioje aplinkoje. Naudodamiesi šiais simuliatoriais, mokslininkai ir inžinieriai gali saugiai, efektyviai ir ekonomiškai apmokyti, kurti, išbandyti ir patvirtinti valdymo algoritmus ir prototipus.
„Newton“ sukurtas palaikyti visą robotikos bendruomenę, leidžiant robotikams laisvai naudoti, platinti ir prisidėti prie jos kūrimo moksliniais tyrimais. Sukurta naudojant NVIDIA Warp, CUDA-X spartinimo biblioteką, ji siūlo kūrėjams veiksmingą būdą kurti GPU pagreitintas branduolio programas, skirtas modeliavimui, AI, robotikai ir mašininiam mokymuisi (ML). Ši sistema suteikia didelio našumo galimybes vykdyti fizikos modeliavimą, naudojant lygiagretų apdorojimo galią NVIDIA GPU.
Ypatingas Newton bruožas yra suderinamumas su Multi-Joint dynamics with Contact (MuJoCo) – nusistovėjusiu atvirojo kodo fizikos varikliu, naudojamu robotikos tyrimuose, siekiant modeliuoti sudėtingą dinamiką ir daug kontaktų turinčią aplinką. Šis suderinamumas leidžia kūrėjams pakartotinai naudoti esamus modelius ir kodą, sumažinant laiką ir išteklius, reikalingus programoms pritaikyti skirtingiems fizikos varikliams.
Be to, „Google DeepMind“ pristatė „NVIDIA Warp“ pagreitintą atvirojo kodo robotikos simuliatorių „MuJoCo-Warp“, kuris pagerina našumą, daugiau nei 70 kartų pagreitindamas humanoidų modeliavimą ir 100 kartų pagreitindamas manipuliavimo rankomis užduotis. „MuJoCo-Warp“ bus integruotas kaip pagrindinis fizikos variklis Niutone, siūlantis kūrėjams didesnį našumą ir lankstumą jų robotikos programoms.
Daugiau pagrindinių „Newton“ savybių: skiriasi fizika, išplečiamumas ir „OpenUSD“ integracija
Be to, jos gebėjimas skleisti gradientus per modeliavimą suteikia naujų galimybių robotikos modeliavimui ir mokymuisi. Diferencijuojami treniruokliai gali generuoti pirminio režimo rezultatus, kartu apskaičiuojant modeliavimo rezultatų atvirkštinio režimo gradientus, kurie vėliau gali būti naudojami sklidimui atgal, siekiant optimizuoti sistemos parametrus.
Tobulėjant robotikos sričiai, keičiasi scenarijų, kuriuos reikia modeliuoti, sudėtingumas ir įvairovė. „Newton“ sukurtas taip, kad būtų labai pritaikomas, palaikydamas turtingą daugiafizikos modeliavimą, kai robotai sąveikauja su įvairiomis medžiagomis, įskaitant maistą, audinius ir kitus deformuojamus objektus. Šį lankstumą įgalina pasirinktiniai sprendėjai, integratoriai ir skaitmeniniai metodai. Niutonas taip pat palaiko skirtingų tipų tirpiklių sujungimą, kaip parodyta integruojant medžiagos taško metodo (MPM) tirpiklį su standžia kūno dinamika, kad būtų galima imituoti sąveiką su smėliu.
Be to, Newton naudoja OpenUSD sistemą, kuri siūlo universalų duomenų modelį ir sudėties variklį, kuris kaupia būtinus duomenis robotams ir jų aplinkai aprašyti. Pasirinktiniai sprendikliai ir vykdymo laikas gali būti pritaikyti konkrečioms robotų galimybėms ir aplinkoms. Be to, kartu su „Disney Research“, „Google DeepMind“, „Intrinsic“ ir "NVIDIA, Niutonas padeda define OpenUSD išteklių struktūra, skirta robotikai. Šia struktūra siekiama standartizuoti robotizuotą darbo eigą, taikant geriausią OpenUSD praktiką, sukuriant vieningą duomenų rinkinį, kuris suteikia bendrą kalbą visiems robotikos duomenų šaltiniams.
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Alisa, atsidavusi žurnalistė MPost, specializuojasi kriptovaliutų, nulinių žinių įrodymų, investicijų ir plataus masto Web3. Akylai žvelgdama į naujas tendencijas ir technologijas, ji pateikia išsamią informaciją, kad informuotų ir įtrauktų skaitytojus į nuolat besikeičiančią skaitmeninių finansų aplinką.
Daugiau straipsnių
Alisa, atsidavusi žurnalistė MPost, specializuojasi kriptovaliutų, nulinių žinių įrodymų, investicijų ir plataus masto Web3. Akylai žvelgdama į naujas tendencijas ir technologijas, ji pateikia išsamią informaciją, kad informuotų ir įtrauktų skaitytojus į nuolat besikeičiančią skaitmeninių finansų aplinką.
