Nedavno je putem objave na blogu otkriveno da Newtonov simulacijski program za fiziku, moćan alat koji su zajednički razvili NVIDIA, Disney Research i Google DeepMind, napravio je značajan korak prelaskom u Linux Foundation.
Ovaj strateški potez nastoji osigurati svoj rast kao otvorenog projekta, neovisni i suradnički, oslobođeni isključive kontrole velikih tehnoloških korporacija.
Ovom tranzicijom, Newton postaje pristupačna platforma za istraživače, razvojne inženjere i tvrtke diljem svijeta. Među novim sudionicima koji su već uključeni su Lightwheel, Style3D i akademski stručnjaci sa Sveučilišta u Münchenu i Sveučilišta u Pekingu.
Napredna i skalabilna simulacija za robotiku budućnosti
Za one koji još uvijek ne znaju za Newtona, trebali biste znati da je ovaj projekt Dizajniran je kako bi ponudio brzu, točnu i skalabilnu simulaciju fizike., posebno usmjeren na istraživanje robotike.
Njegov motor omogućuje model složenih ponašanja kao što su hodanje po deformabilnim površinama, interakcija s krhkim predmetima ili precizno manipuliranje realističnim okruženjima.
Jedna od glavnih prednosti projekta leži u njegovom sposobnost iskorištavanja snage GPU-a, što ubrzava izračune i omogućuje realističnije simulacije u kraćem vremenu. Nadalje, njegova modularna arhitektura olakšava trenutnu integraciju novih komponenti ili prilagođenih algoritama.
„Newtonov dodatak Linux Foundationu predstavlja značajan korak naprijed u skaliranju kolaborativne simulacije robotike, ubrzavanju razvoja, smanjenju troškova i približavanju budućnosti simulacije robotike u stvarnom svijetu“, rekao je Jim Zemlin, izvršni direktor Linux Foundationa. „Drago nam je što možemo pozdraviti Newtona i pružiti neutralno upravljanje koje je njegovoj globalnoj zajednici potrebno za izgradnju budućnosti robotike opće namjene.“
Glavne osobine
- Ubrzano GPU-omIskoristite NVIDIA Warp za brzu i skalabilnu simulaciju.
- Implementacije višestrukih rješavačaXPBD, VBD, MuJoCo, Featherstone, Euler
- Modularni dizajn: lako proširivo s novim rješavačima i komponentama
- DiferencijabilnoPodržava diferencijabilnu simulaciju za strojno učenje i optimizaciju.
- Obogaćeni uvoz/izvozUčitajte modele iz URDF-a, MJCF-a, USD-a i drugih formata.
- Otvoreni izvorodržavaju Disney Research, Google DeepMind i NVIDIA.
Ključne tehnologije: NVIDIA Warp i OpenUSD
Za optimizaciju prostornog modeliranja i računanja pomoću GPU-ova, Newton koristi NVIDIA Warp framework, dizajniran za simulacijske zadatke koji zahtijevaju intenzivne performanse. Zauzvrat, koristi OpenUSD platformu (Univerzalni opis scene) za strukturirani prikaz hijerarhijskih podataka koji čine svaku grafičku scenu.
Ova tehnološka kombinacija osigurava učinkovit tijek rada, s interoperabilnosti između različitih alata za modeliranje i renderiranje, proširujući mogućnosti korištenja u sektorima kao što su animacija, proširena stvarnost, robotika i znanstvena istraživanja.
Višestruki pozadinski sustavi i diferencijabilna simulacija
Newton nije ograničen na jednu metodu razrješenja. Pruža podršku za razne fizikalne backendove ili rješavače, uključujući Euler, Featherstone, ImplicitMPM, SemiImplicit, Style3D, VBD i XPBD. Njegov glavni backend temelji se na MuJoCo-u, poznatom po svojoj točnosti u simuliranju dinamike višezglobnog kontakta.
Nadalje, motor podržava diferencijabilnu simulaciju, napredna značajka koja vam omogućuje izračunavanje derivacija i primjenu gradijentnih metoda. Ovo Bitno je optimizirati parametre i prilagoditi fizičke modele. ili trenirati sustave umjetne inteligencije i autonomne robote u virtualnim okruženjima. Newton čak nudi vizualizaciju u stvarnom vremenu, omogućujući vam promatranje ponašanja modela dok se varijable prilagođavaju.
Vrijedi spomenuti da Newtonov prelazak u Linux Foundation predstavlja mnogo više od administrativne promjene: to je otvaranje prema zajedničkim inovacijama. S otvorenom bazom izvornog koda i rastućom zajednicom, ovaj engine obećava postati bitan alat za modernu robotiku, strojno učenje i napredne simulacije fizike.
Konačno, vrijedi spomenuti da bi oni koji su zainteresirani za ovaj fizikalni engine trebali znati da Kod engine-a, napisan u Pythonu, distribuira se pod Apache 2.0 licencom., što olakšava njegovo usvajanje u akademskom i industrijskom okruženju. Također mogu slijediti upute za instalaciju navedene u sljedeći link.
Ako vas zanima više o tome, pojedinosti možete provjeriti u sljedeći link.