NeLy-EPFL/flygym

FlyGym – Drosophila 의 고성능 디지털 트윈

무엇인가요 – FlyGym은 NeuroMechFly v2를 구현하는 Python 라이브러리로, 실제 성체 과일파리의 물리 기반, 완전한 신체적 구현 모델입니다. 연구자들은 시각, 후각, 복잡한 지형에서 걷기, 물체와 상호작용할 수 있는 파리를 시뮬레이션할 수 있으며, 센서모터 제어 실험을 위한 테스트 베드를 제공합니다.

주요 기능

• 생체역학 정확도 – 실제 암컷 파리의 마이크로CT 스캔을 기반으로 한 신체 구조로, 세부적인 세그먼트 기하학(촉각 포함)을 재현합니다.
• 시각 시뮬레이션 – 복합눈은 옴마티디아의 정육각형 격자로 모델링되어 현실적인 망막 이미지를 제공합니다.
• 후각 – 촉각과 상악편에 위치한 냄새 수용체가 시뮬레이션 환경에서 계산된 화학적 스케일 입력을 수신합니다.
• 계층적 CNS 제어 – 사용자는 뇌 수준의 의사결정과 VNC 수준의 운동 제어를 결합한 이중 구조의 제어기를 연결할 수 있으며, 하강 및 상승 신호를 통해 통신합니다.
• 다리 접착성 – 특수한 접착 구조를 시뮬레이션하며, 수직 표면에 붙을 수 있는 파리의 능력을 단순한 케이스 스위치로 모사합니다.
• 기계적 감각 피드백 – 관절 각도, 액추에이터 힘, 접촉 힘, 사용자 정의 관절 위치를 폐루프 제어에 노출합니다.

성능 향상 (FlyGym 2.x)

• CPU 기준 약 10배 빠름 (약 2배 실시간)
• Warp/MJWarp를 통한 GPU 기준 약 300배 빠름 (약 60배 실시간)
• 새롭게 개선된 인터랙티브 뷰어와 간소화된 장면 구성 워크플로우
• 간단한 종속성 스택

시작하기

1. 문서 사이트 의 지침에 따라 패키지를 설치합니다.
2. 동일 사이트에서 링크된 튜토리얼을 실행하여 환경 구축, 제어기 연결, 감각 데이터 획득 방법을 학습합니다.
3. 구형 코드의 경우, 마이그레이션된 flygym-gymnasium 리포지토리(기존 Gymnasium 호환 API)를 사용하세요.

자료

• 전체 문서: https://neuromechfly.org/
• 논문 (Nature Methods, 2024): https://www.nature.com/articles/s41592-024-02497-y.epdf
• 토론 게시판: https://github.com/NeLy-EPFL/flygym/discussions

대상자 – 실제적이고 빠르며 프로그래밍 가능한 플랫폼이 필요한 신경과학, 로봇공학, AI 분야의 연구자들. 체화된 센서모터 알고리즘, 강화학습 에이전트, 신경생물학적 가설을 검증하기에 적합합니다.