論文の概要: NeoPhysIx: An Ultra Fast 3D Physical Simulator as Development Tool for AI Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05799v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 09:53:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 09:02:08.800478
• Title: NeoPhysIx: An Ultra Fast 3D Physical Simulator as Development Tool for AI Algorithms
• Title（参考訳）: NeoPhysIx:AIアルゴリズムの開発ツールとしての超高速3D物理シミュレータ
• Authors: Jörn Fischer, Thomas Ihme,
• Abstract要約: 遺伝的プログラミングや強化学習のような従来のAIアルゴリズムは、現実世界の物理的シナリオを効果的にシミュレートするために、広範な計算資源を必要とすることが多い。 本稿では,これらの課題を克服するための新しい3次元物理シミュレータであるNeoPhysIxを紹介する。 革新的なシミュレーションパラダイムを採用し、重要なアルゴリズム要素に焦点を当てることで、NeoPhysIxはリアルタイムと比較して1000倍を超える前例のないスピードアップを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Traditional AI algorithms, such as Genetic Programming and Reinforcement Learning, often require extensive computational resources to simulate real-world physical scenarios effectively. While advancements in multi-core processing have been made, the inherent limitations of parallelizing rigid body dynamics lead to significant communication overheads, hindering substantial performance gains for simple simulations. This paper introduces NeoPhysIx, a novel 3D physical simulator designed to overcome these challenges. By adopting innovative simulation paradigms and focusing on essential algorithmic elements, NeoPhysIx achieves unprecedented speedups exceeding 1000x compared to real-time. This acceleration is realized through strategic simplifications, including point cloud collision detection, joint angle determination, and friction force estimation. The efficacy of NeoPhysIx is demonstrated through its application in training a legged robot with 18 degrees of freedom and six sensors, controlled by an evolved genetic program. Remarkably, simulating half a year of robot lifetime within a mere 9 hours on a single core of a standard mid-range CPU highlights the significant efficiency gains offered by NeoPhysIx. This breakthrough paves the way for accelerated AI development and training in physically-grounded domains.
• Abstract（参考訳）: 遺伝的プログラミングや強化学習のような従来のAIアルゴリズムは、現実世界の物理的シナリオを効果的にシミュレートするために、広範な計算資源を必要とすることが多い。 マルチコア処理の進歩は進んでいるが、剛体力学の並列化の固有の限界は、通信オーバーヘッドを著しく増加させ、単純なシミュレーションでかなりの性能向上を妨げている。 本稿では,これらの課題を克服するための新しい3次元物理シミュレータであるNeoPhysIxを紹介する。 革新的なシミュレーションパラダイムを採用し、重要なアルゴリズム要素に焦点を当てることで、NeoPhysIxはリアルタイムと比較して1000倍を超える前例のないスピードアップを実現している。 この加速は、点雲衝突検出、関節角決定、摩擦力推定などの戦略的単純化によって実現される。 NeoPhysIxの有効性は、進化した遺伝子プログラムによって制御される18度の自由度と6つのセンサーを持つ脚付きロボットのトレーニングに適用することで実証される。 注目すべきは、標準的な中距離CPUの1コアでわずか9時間以内のロボット寿命をシミュレーションすることで、NeoPhysIxが提供する大幅な効率向上が浮かび上がっていることだ。 このブレークスルーは、物理的に接地されたドメインにおけるAI開発とトレーニングを加速する道を開く。

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