MuJoCoをオープンソース化

MuJoCo open source

2021年10月、私たちはMuJoCo物理シミュレーターを取得し、誰でも研究をサポートするために無料で提供しました。また、MuJoCoを最高水準の機能を備えた無料でオープンソースのコミュニティ駆動のプロジェクトとして開発・維持することを約束しました。本日、オープンソース化が完了し、コード全体がGitHubに公開されました！

ここでは、MuJoCoがオープンソースの共同作業に適したプラットフォームである理由を説明し、今後のロードマップのプレビューを共有します。

共同作業のプラットフォーム

物理シミュレーターは現代のロボティクス研究において重要なツールであり、次の2つのカテゴリに分類されます：

1. クローズドソースの商用ソフトウェア。
2. オープンソースのソフトウェアで、しばしば学術界で作成されます。

最初のカテゴリはユーザーにとって不透明であり、使用するためには無料であることもありますが、修正することができず理解するのが難しいです。2番目のカテゴリはユーザーベースが小さく、開発者やメンテナンス担当者が卒業すると機能が低下します。

• 責任ある先駆文化の構築
• YouTubeと協力しています
• 科学者が本当のスーパーヒーローであることを実感する

MuJoCoは、確立された企業がバックアップしている数少ないフル機能のシミュレーターであり、真にオープンソースです。私たちは研究主導の組織として、MuJoCoを共同作業のプラットフォームと考えており、ロボティクスの専門家やエンジニアが参加して世界で最高のロボットシミュレーターを開発できる場としています。

MuJoCoが共同作業に特に適している機能は次のとおりです：

• 複雑なメカニズムをモデル化できるフル機能のシミュレーター。
• 読みやすい、パフォーマンスの高い、ポータブルなコード。
• 容易に拡張可能なコードベース。
• ユーザー向けの詳細なドキュメントとコードコメント。

学術界やOSSコミュニティの同僚がこのプラットフォームから利益を得て、コードベースに貢献し、研究の向上に役立つことを願っています。

パフォーマンス

MuJoCoは動的メモリ割り当てがないCライブラリなので非常に高速です。残念ながら、バッチ処理やマルチスレッド処理が遅いために、Pythonのラッパーで物理処理の速度が遅くなることが過去にありました。これにはグローバルインタプリタロック（GIL）と非コンパイルコードの存在が関係しています。以下のロードマップでこの問題に取り組みます。

現時点では、2つの一般的なモデルのベンチマーク結果を共有したいと思います。結果は、Windows 10を実行している標準のAMD Ryzen 9 5950Xマシンで取得されました。

ロードマップ

MuJoCoの近い将来のロードマップは次のとおりです：

• バッチ処理やマルチスレッドのシミュレーションでMuJoCoの速度を引き出す。
• 内部メモリ管理の改善により、より大きなシーンをサポートする。
• モデルの組み合わせ性を向上させる新しい増分コンパイラ。
• Unity統合によるより良いレンダリングのサポート。
• 物理的な導関数のサポート（解析的および有限差分）。

詳細を見る

MuJoCoに関する役立つリソース：

• MuJoCoのドキュメント
• MuJoCoのGitHubリポジトリ
• 貢献方法

皆様の貢献をお待ちしています！

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!