Nesen tas tika atklāts emuāra ierakstā, ka Ņūtona fizikas simulācijas dzinējs, jaudīgs rīks, ko kopīgi izstrādājušas NVIDIA, Disney Research un Google DeepMind, ir spēris nozīmīgu soli, tiekot pārcelts uz Linux Foundation.
Šis stratēģiskais solis cenšas nodrošināt savu izaugsmi kā atvērtam projektam, neatkarīga un sadarbīga, brīva no lielu tehnoloģiju korporāciju ekskluzīvas kontroles.
Ar šo pāreju Newton kļūst par pieejamu platformu pētniekiem, izstrādātājiem un uzņēmumiem visā pasaulē. Starp jaunajiem dalībniekiem, kas jau ir pievienojušies, ir Lightwheel, Style3D un akadēmiskie eksperti no Minhenes Universitātes un Pekinas Universitātes.
Uzlabota un mērogojama simulācija nākotnes robotikai
Tiem, kas vēl nezina par Ņūtonu, jāzina, ka šis projekts Tas tika izstrādāts, lai piedāvātu ātru, precīzu un mērogojamu fizikas simulāciju., īpaši orientēta uz robotikas pētījumiem.
Tā dzinējs ļauj modelēt sarežģītu uzvedību piemēram, staigāšana pa deformējamām virsmām, mijiedarbība ar trausliem objektiem vai precīza reālistiskas vides manipulēšana.
Viena no projekta galvenajām stiprajām pusēm ir tā spēja izmantot GPU jaudu, kas paātrina aprēķinus un ļauj veikt reālistiskākas simulācijas īsākā laikā. Turklāt tā modulārā arhitektūra atvieglo jaunu komponentu vai pielāgotu algoritmu tūlītēju integrāciju.
“Ņūtona pievienošana Linux Foundation ir nozīmīgs solis uz priekšu sadarbības robotikas simulācijas mērogošanā, izstrādes paātrināšanā, izmaksu samazināšanā un mūsu tuvināšanā reālās pasaules robotikas simulācijas nākotnei,” sacīja Džims Zemlins, Linux Foundation izpilddirektors. “Mēs ar prieku uzņemam Ņūtonu un nodrošinām neitrālu pārvaldību, kas tās globālajai kopienai nepieciešama, lai veidotu vispārējas nozīmes robotikas nākotni.”
galvenās iezīmes
- GPU paātrinātsIzmantojiet NVIDIA Warp ātrai un mērogojamai simulācijai.
- Vairāku risinātāju ieviešanaXPBD, VBD, MuJoCo, Featherstone, Euler
- Moduļu dizainsviegli paplašināms ar jauniem risinātājiem un komponentiem
- Diferencējams: Atbalsta diferencējamu simulāciju mašīnmācībai un optimizācijai.
- Bagātināts imports/eksportsIelādēt modeļus no URDF, MJCF, USD un citiem avotiem.
- Atklātais avots: uztur Disney Research, Google DeepMind un NVIDIA.
Galvenās tehnoloģijas: NVIDIA Warp un OpenUSD
Lai optimizētu telpisko modelēšanu un skaitļošanu, izmantojot GPU, Ņūtons izmanto NVIDIA Warp ietvaru, kas paredzēts veiktspējas ziņā ietilpīgiem simulācijas uzdevumiem. Savukārt tā izmanto OpenUSD platformu. (Universāls ainas apraksts) hierarhisko datu strukturētai attēlošanai, kas veido katru grafisko ainu.
Šī tehnoloģiskā kombinācija nodrošina efektīvu darbplūsmu ar dažādu modelēšanas un renderēšanas rīku sadarbspēju, paplašinot izmantošanas iespējas tādās nozarēs kā animācija, paplašinātā realitāte, robotika un zinātniskā pētniecība.
Vairākas aizmugures sistēmas un diferencējama simulācija
Ņūtons neaprobežojas tikai ar vienu izšķirtspējas metodi. Nodrošina atbalstu dažādām fizikas aizmugursistēmām vai risinātājiem, tostarp Euler, Featherstone, ImplicitMPM, SemiImplicit, Style3D, VBD un XPBD. Tās galvenā aizmugursistēma ir balstīta uz MuJoCo, kas ir atzīta par precizitāti daudzlocījumu kontakta dinamikas simulēšanā.
Turklāt, dzinējs atbalsta diferencējamu simulāciju, uzlabota funkcija, kas ļauj aprēķināt atvasinājumus un lietot gradienta metodes. Šī Ir svarīgi optimizēt parametrus un pielāgot fiziskos modeļus. vai apmācīt mākslīgā intelekta sistēmas un autonomus robotus virtuālā vidē. Newton pat piedāvā vizualizāciju reāllaikā, ļaujot novērot modeļa uzvedību, mainīgajiem mainoties.
Ir vērts pieminēt, ka Ņūtona pāreja uz Linux Foundation ir daudz vairāk nekā tikai administratīvas izmaiņas: tā ir iespēja kopīgām inovācijām. Ar savu atvērtā pirmkoda bāzi un augošo kopienu šis dzinējs sola kļūt par būtisku instrumentu mūsdienu robotikā, mašīnmācībā un progresīvā fizikas simulācijā.
Visbeidzot, ir vērts pieminēt, ka tiem, kurus interesē šis fizikas dzinējs, jāzina, ka Dzinēja kods, kas rakstīts Python valodā, tiek izplatīts saskaņā ar Apache 2.0 licenci., kas atvieglo tā ieviešanu gan akadēmiskā, gan rūpnieciskā vidē. Viņi var arī ievērot instalēšanas instrukcijas, kas sniegtas nākamā saite.
Ja vēlaties uzzināt vairāk par to, varat pārbaudīt sīkāku informāciju nākamā saite.