Fugu-MT 論文翻訳(概要): Brax -- A Differentiable Physics Engine for Large Scale Rigid Body Simulation

論文の概要: Brax -- A Differentiable Physics Engine for Large Scale Rigid Body Simulation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13281v1
Date: Thu, 24 Jun 2021 19:09:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-28 13:00:51.567228
Title: Brax -- A Differentiable Physics Engine for Large Scale Rigid Body Simulation
Title（参考訳）: Brax - 大規模剛体シミュレーションのための微分可能な物理エンジン
Authors: C. Daniel Freeman, Erik Frey, Anton Raichuk, Sertan Girgin, Igor Mordatch, Olivier Bachem
Abstract要約: JAXで書かれた剛体シミュレーションのためのオープンソースのライブラリであるBraxを紹介します。既存の強化学習文献にインスパイアされた一連のタスクについて結果を提示するが、エンジンで再作成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.36244621210259
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We present Brax, an open source library for rigid body simulation with a focus on performance and parallelism on accelerators, written in JAX. We present results on a suite of tasks inspired by the existing reinforcement learning literature, but remade in our engine. Additionally, we provide reimplementations of PPO, SAC, ES, and direct policy optimization in JAX that compile alongside our environments, allowing the learning algorithm and the environment processing to occur on the same device, and to scale seamlessly on accelerators. Finally, we include notebooks that facilitate training of performant policies on common OpenAI Gym MuJoCo-like tasks in minutes.
Abstract（参考訳）: 我々は、JAXで書かれたアクセラレータのパフォーマンスと並列性に焦点を当てた、剛体シミュレーションのためのオープンソースのライブラリであるBraxを紹介します。既存の強化学習文献にインスパイアされた一連のタスクについて結果を提示するが、エンジンで再作成する。さらに、PPO、SAC、ES、およびJAXの直接的なポリシー最適化を再実装し、環境と共にコンパイルし、学習アルゴリズムと環境処理を同一デバイス上で実行し、アクセラレータ上でシームレスにスケールできるようにする。最後に、一般的なOpenAI Gym MuJoCoライクなタスク上で、パフォーマンスポリシーのトレーニングを容易にするノートブックを含めます。

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