Genesis
Genesis es una plataforma de simulación basada en física integral que combina IA generativa con motores de física universales para permitir robótica de propósito general y aprendizaje de IA incorporada a través de la generación automatizada de entornos y adquisición de habilidades.
https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis?tab=readme-ov-file&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:20/12/2024
¿Qué es Genesis?
Genesis es una plataforma de física innovadora diseñada para aplicaciones de robótica, IA incorporada e IA física que integra múltiples tecnologías de vanguardia en un marco unificado. En su núcleo, está construida como un motor de física universal que ha sido rediseñado desde cero, ofreciendo un entorno de simulación ligero, ultrarrápido y fácil de usar. La plataforma se destaca por su capacidad para manejar varios solucionadores de física, soportar diferentes materiales y fenómenos físicos, y generar datos de entrenamiento automatizados a través de su marco generativo. Actualmente disponible como software de código abierto para su motor de física y componentes de plataforma de simulación, Genesis tiene como objetivo hacer que la investigación en robótica sea más accesible mientras empuja los límites de la fidelidad de simulación física.
Características Principales de Genesis
Genesis es una plataforma de simulación de física integral diseñada para aplicaciones de robótica e IA incorporada. Combina un motor de física universal, capacidades de simulación rápidas, renderizado fotorrealista y características de IA generativa. La plataforma se destaca por su capacidad para simular diversos materiales y fenómenos físicos, mientras ofrece compatibilidad entre plataformas, alto rendimiento (hasta 43 millones de FPS) y una interfaz de Python fácil de usar. Integra múltiples solucionadores de física y admite una amplia gama de robots y modelos de materiales.
Motor de Física Universal: Integra varios solucionadores de física (Cuerpo rígido, MPM, SPH, FEM, PBD, Fluido Estable) en un marco unificado capaz de simular diversos materiales y fenómenos físicos
Simulación de Alto Rendimiento: Ofrece una velocidad de simulación excepcional de más de 43 millones de FPS al simular un brazo robótico Franka en una sola RTX 4090, haciéndolo 430,000 veces más rápido que en tiempo real
Compatibilidad entre Plataformas: Funciona de manera nativa en Linux, MacOS y Windows, admitiendo diferentes backends de computación, incluidos CPU, GPU Nvidia, GPU AMD y Apple Metal
Marco Generativo: Presenta un sistema modular que puede transformar descripciones en lenguaje natural en varias modalidades de datos, aunque actualmente solo el motor de física está disponible como código abierto
Casos de Uso de Genesis
Investigación y Desarrollo en Robótica: Permite a investigadores y desarrolladores probar y validar comportamientos de robots en un entorno de simulación de física altamente preciso antes del despliegue en el mundo real
Simulación de Ciencia de Materiales: Admite la simulación de varios materiales, incluidos líquidos, gases, objetos deformables y materiales granulares para fines de investigación y pruebas
Entorno de Entrenamiento de IA: Proporciona una plataforma para entrenar agentes de IA incorporada con interacciones físicas realistas y diversas condiciones ambientales
Pruebas de Automatización Industrial: Permite probar escenarios de automatización complejos y sistemas robóticos en un entorno virtual con alta fidelidad física
Ventajas
Velocidad y rendimiento de simulación excepcionales
Capacidades de simulación de física integrales
Interfaz de Python fácil de usar
Compatibilidad entre plataformas
Desventajas
Características generativas aún no disponibles en la versión de código abierto
Requiere hardware de alta gama para un rendimiento óptimo
Aún en desarrollo activo con algunas características pendientes de lanzamiento
Cómo Usar Genesis
Instalar Requisitos Previos: Instalar Python versión 3.9 o superior y PyTorch siguiendo las instrucciones de instalación oficiales de PyTorch en pytorch.org
Instalar Genesis: Ejecutar 'pip install genesis-world' en su terminal/ventana de comandos para instalar el paquete Genesis
Importar Módulos Requeridos: En su script de Python, importe los módulos de Genesis. Las importaciones exactas dependerán de qué características desea utilizar (motor de física, renderizado, etc.)
Configurar el Entorno de Simulación: Cree un entorno de simulación utilizando el motor de física de Genesis. Puede cargar modelos de robots utilizando formatos de archivo compatibles como MJCF (.xml), URDF, .obj, .glb, .ply o .stl
Configurar Parámetros de Física: Configure los parámetros de física para su simulación, incluyendo el tipo de solucionador (Cuerpo rígido, MPM, SPH, FEM, PBD o Fluido Estable) dependiendo de sus necesidades
Agregar Objetos y Materiales: Agregue objetos a su entorno de simulación y especifique sus propiedades materiales. Genesis soporta varios materiales, incluyendo cuerpos rígidos, líquidos, gases, objetos deformables y materiales granulares
Configurar Renderizado: Si se necesita visualización, configure los ajustes de renderizado. Genesis soporta tanto renderizado basado en rasterización como trazado de rayos para resultados fotorrealistas
Ejecutar Simulación: Ejecute su simulación. Genesis puede funcionar a velocidades muy altas - hasta 43 millones de FPS en hardware compatible (RTX 4090)
Acceder a la Documentación: Consulte la documentación oficial en genesis-world.readthedocs.io para referencias detalladas de la API y tutoriales sobre características avanzadas
Obtener Soporte: Utilice GitHub Issues para informes de errores y solicitudes de funciones, o GitHub Discussions para preguntas generales y discusiones de ideas
Preguntas Frecuentes de Genesis
Genesis es una plataforma de física integral diseñada para aplicaciones de robótica de propósito general, IA incorporada y IA física. Combina un motor de física universal, una plataforma de simulación robótica fácil de usar, un sistema de renderizado fotorrealista y un motor de datos generativo que puede transformar descripciones en lenguaje natural en varias modalidades de datos.
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