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DeepMind acquiert et publie le simulateur robotique MuJoCo

DeepMind, le laboratoire d’IA appartenant à Alphabet, a annoncé aujourd’hui qu’il avait acquis et mis en libre accès le simulateur MuJoCo. Les chercheurs peuvent ainsi le consulter librement sous forme de bibliothèque précompilée.

DeepMind  a indiqué qu’il s’efforcera de préparer la base de code pour une sortie en 2022. En outre, il continuera à améliorer MuJoCo en tant que logiciel open source sous la licence Apache 2.0. D’ailleurs, les outils open source se révèlent essentiels pour faire avancer les études dans le simulateur robotique.

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MuJoCo : une plateforme de simulation pour divers projets

MuJoCo signifie Multi-Joint Dynamics with Contact. Il est largement utilisé dans la communauté robotique aux côtés de simulateurs comme Bullet et Gazebo, soutenu par la DARPA. En 2015, MuJoCo a été mis à disposition par la startup Robotic LLC en tant que produit commercial.

MuJoCo opte pour quelques raccourcis qui privilégient la stabilité à la précision. Par exemple, la bibliothèque tient compte des forces gyroscopiques. Elle met en œuvre des équations de mouvement complètes. En outre, ces équations décrivent le comportement d’un système physique en termes de mouvement en fonction du temps.

MuJoCo supporte également les modèles musculo-squelettiques des humains et des animaux. AInsi, il est possible de distribuer correctement les forces appliquées aux articulations.

Le moteur central de MuJoCo a été écrit dans le langage de programmation C. Cela le rend facilement traduisible sur d’autres architectures. De plus, la description de la scène et l’état de la simulation se trouvent dans deux structures de données seulement. Ces structures constituent toutes les informations nécessaires pour recréer une simulation. Y compris les résultats des étapes intermédiaires.

Par ailleurs, le format de description de scène de MuJoCo utilise des valeurs par défaut en cascade. Il évite les valeurs multiples répétées et contient des éléments pour les composants robotiques du monde réel. Notamment les contraintes d’égalité, les marqueurs de capture de mouvement et actionneurs.

MuJoCo : les défis posés par le simulateur robotique

Un article publié par des chercheurs de Carnegie Mellon expose les problèmes rencontrés avec ces derniers, notamment :

L’écart de la réalité

Quelle que soit la précision, les environnements simulés ne représentent pas toujours de manière adéquate la réalité physique.

Coûts des ressources

La surcharge de calcul de la simulation nécessite du matériel spécialisé comme les cartes graphiques, ce qui entraîne des coûts de cloud élevés.

Reproductibilité

Même les meilleurs simulateurs peuvent contenir des éléments « non déterministes » qui rendent impossible la reproduction des tests.

Surmonter ces obstacles représente un grand défi pour la recherche en simulation. En fait, le développement d’une simulation précise exige autant de solutions et de ressources que le développement des robots eux-mêmes. Voilà pourquoi les simulateurs seront probablement utilisés en tandem avec les tests en situation réelle dans un avenir prévisible.

MuJoCo 2.1 a été publié sous forme de binaires non verrouillés. Il est disponible sur le site Web original du projet et sur GitHub, avec une documentation mise à jour. DeepMind accorde des licences pour fournir une clé d’activation non verrouillée pour les anciennes versions de MuJoCo qui expireront le 18 octobre 2031. L’acquisition de MuJoCo par DeepMind intervient après la première année de rentabilité de la société.

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