Brax：大規模剛体シミュレーション向け微分可能物理エンジン
Brax -- A Differentiable Physics Engine for Large Scale Rigid Body Simulation
JAXで書かれた高速・並列な剛体シミュレータBraxを提案し、強化学習アルゴリズムと環境を同一デバイス上で実行可能にした。
著者: C. Daniel Freeman, Erik Frey, Anton Raichuk, Sertan Girgin, Igor Mordatch, Olivier Bachem
分類: cs.RO, cs.AI
原文アブストラクト
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.
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