Genesis Giới thiệu
Genesis là một nền tảng mô phỏng dựa trên vật lý toàn diện kết hợp AI tạo sinh với động cơ vật lý toàn cầu để cho phép học robot và AI thể hiện đa mục đích thông qua việc tạo ra môi trường tự động và tiếp thu kỹ năng.
Xem thêmGenesis là gì
Genesis là một nền tảng vật lý đổi mới được thiết kế cho các ứng dụng Robotics, AI thể hiện và AI vật lý, tích hợp nhiều công nghệ tiên tiến vào một khung thống nhất. Ở cốt lõi, nó được xây dựng như một động cơ vật lý toàn cầu đã được thiết kế lại từ đầu, cung cấp một môi trường mô phỏng nhẹ, siêu nhanh và thân thiện với người dùng. Nền tảng này nổi bật với khả năng xử lý nhiều bộ giải vật lý, hỗ trợ các vật liệu và hiện tượng vật lý khác nhau, và tạo ra dữ liệu đào tạo tự động thông qua khung tạo sinh của nó. Hiện tại có sẵn dưới dạng phần mềm mã nguồn mở cho động cơ vật lý và các thành phần nền tảng mô phỏng của nó, Genesis nhằm mục đích làm cho nghiên cứu robot dễ tiếp cận hơn trong khi đẩy ranh giới của độ trung thực mô phỏng vật lý.
Genesis hoạt động như thế nào?
Genesis hoạt động thông qua một kiến trúc đa lớp kết hợp nhiều bộ giải vật lý (bao gồm Thân rắn, MPM, SPH, FEM, PBD, Chất lỏng ổn định) vào một khung mô phỏng thống nhất. Nó tận dụng tính toán song song tăng tốc GPU để đạt được tốc độ mô phỏng đáng kinh ngạc - lên đến 43 triệu FPS khi mô phỏng cánh tay robot Franka trên một RTX 4090 đơn. Nền tảng này bao gồm một hệ thống hiển thị dựa trên ray-tracing mạnh mẽ cho hình ảnh chân thực và hỗ trợ hoạt động đa nền tảng trên các hệ thống và backend tính toán khác nhau. Khung tạo sinh nằm ở cấp độ cao hơn, sử dụng AI để tự động tạo ra các môi trường, robot, nhiệm vụ và kỹ năng đa dạng dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Khung này định tuyến các mô hình dữ liệu khác nhau thông qua các mô-đun tạo sinh chuyên biệt, tạo ra một hệ thống tự hướng dẫn cho việc học liên tục và tiếp thu kỹ năng.
Lợi ích của Genesis
Người dùng Genesis được hưởng lợi từ tốc độ mô phỏng chưa từng có, khả năng tương thích đa nền tảng và hỗ trợ toàn diện cho nhiều loại robot và định dạng tệp khác nhau. Nền tảng này giảm đáng kể rào cản gia nhập cho các mô phỏng vật lý và nghiên cứu robot thông qua thiết kế thân thiện với người dùng và tài liệu hướng dẫn phong phú. Khả năng mô phỏng có thể phân biệt của nó cho phép các ứng dụng học máy tiên tiến, trong khi mô phỏng cảm biến xúc giác dựa trên vật lý hỗ trợ các thao tác tiếp xúc thực tế phong phú. Khả năng tự động tạo ra dữ liệu đào tạo đa dạng của nền tảng này giảm thiểu nỗ lực của con người trong việc thu thập dữ liệu và tăng tốc phát triển kỹ năng robot. Thêm vào đó, khả năng hiển thị hình ảnh chân thực và hỗ trợ cho nhiều mô hình vật liệu đảm bảo các mô phỏng có độ trung thực cao, gần gũi với điều kiện thực tế.
Bài viết liên quan
Xem thêm