amathislab/musclemimic

解決する課題

MuscleMimic は、筋骨格系の運動学習をスケーリングするという課題に対処します。単純な関節ではなく筋肉を使用する生体力学的に正確なモデルを用いて、複雑な人間のような動作（移動や操作）を模倣するように AI エージェントを訓練するためのベンチマークを提供します。これは通常、計算コストが高く、スケーリングが困難です。

仕組み

このプロジェクトは、JAXベースのフレームワークと MuJoCo Warp バックエンドを使用し、数千の環境で同時に GPU 並列訓練を可能にします。生理学的な活性化ダイナミクスを持つ Hill-type 筋肉モデルを採用し、リアルな筋肉の挙動をシミュレートします。これらのモデルを訓練するために、DeepMimic スタイルの報酬を使用し、モーションキャプチャデータ（AMASS/SMPL や C3D マーカーデータなど）を筋肉駆動モデルが追従できる軌道にリターゲットします。

対象者

具身化 AI、生体力学、ロボティクスの分野で、全身の筋骨格運動を大規模にシミュレートおよび訓練したい研究者や開発者向けに設計されています。

ハイライト

• 筋肉駆動ダイナミクス: 生理学的に正確な Hill-type 筋肉モデルを使用。
• 高速な訓練: JAX JIT コンパイルと MuJoCo Warp を活用し、大規模な GPU 並列処理を実現。
• 汎用的な模倣ポリシー: 多様な動作データセットに対する検証指標と報酬を実装。
• リターゲティングツール: GMR-Fit、AMASS/SMPL 動作、C3D マーカーデータのサポートを含む。