Google DeepMind、Brax、Everyday Robotsの共同作業から生まれたGoogleのMuJoCo 3シミュレータは、ロボット工学シミュレーションの領域における大きな飛躍を意味する。
もともと2年以上前にGoogle DeepMindによって買収されたMuJoCoのオープンソース版は、2022年5月にリリースされ、MuJoCo 3は、ロボット工学シミュレーション開発における統一されたアプローチを反映し、大幅な機能強化を導入している。
MuJoCo 3の主な特徴は、MuJoCo XLA（MJX）モジュールによる加速シミュレーションのサポートで、ユーザーはGoogle Cloud TPUやその他のアクセラレータハードウェア上で高速にシミュレーションを実行できます。
この機能は、強化学習やモデル予測制御の最適化など、データ量の多い学習手法に特に有利です。
MuJoCo 3は、PythonユーザーがCPU、GPU、TPUでシミュレーションを実行する際の移行をスムーズにします。MJX APIはMuJoCoを忠実に反映しており、既存のデータモデルやシミュレーション・アルゴリズムとの互換性を確保しています。
符号付き距離関数（SDF）で定義された衝突ジオメトリのサポートが追加されたことで、MuJoCo 3の汎用性が拡大し、衝突検出効率が向上した新しいプリミティブの作成が可能になりました。
このシミュレータは、複雑なシーンで独立した「コンタクトアイランド」を検出し解くことができ、並列化のためのスレッドプールAPIの導入により、計算効率が大幅に向上しました。
さらに、MuJoCo 3では、SDFによる衝突ジオメトリの組み込みにより、より複雑でカスタマイズ可能な形状が可能になり、衝突検出の計算コストが削減されました。
MuJoCoの進化（現在3回目の反復）は、ロボット研究コミュニティにおけるその重要性を強調している。元々MuJoCoの顧客であったDeepMindは、この技術を買収し、その後オープンソース化するという決断を下し、リアルな物理エンジンを進化させ、複雑なロボットシステムの開発における課題を緩和することに貢献してきた。
MuJoCo 3のリリースは、ロボットシミュレーションの領域における継続的な革新の証であり、研究開発の様々な分野での応用が期待されています。MuJoCo 3の変更点については、リリースページとドキュメントをご覧ください。
