dynamicslab/hydrogym

해결하는 문제

HydroGym은 유체 역학 및 흐름 제어에 강화 학습(RL)을 적용하기 위한 표준화된 연구용 플랫폼을 제공합니다. 복잡한 전산 유체 역학(CFD) 솔버와 최신 머신러닝 라이브러리 사이의 간극을 메워, 연구자들이 간단한 2D 벤치마크부터 복잡한 3D 난류까지 다양한 작업에서 에이전트를 학습시킬 수 있도록 지원합니다.

작동 방식

HydroGym은 Gymnasium 호환 API를 통해 유체 역학 시뮬레이션을 노출하여 표준 RL 환경으로 취급할 수 있게 합니다. 6가지의 서로 다른 솔버 백엔드(Firedrake, NEK5000, JAX-Fluids 포함)를 지원하며, 병렬화 및 메시 관리와 같은 CFD의 복잡한 문제를 처리합니다. 이 플랫폼은 Hugging Face Hub를 통해 환경 체크포인트를 자동으로 관리하며, 압력 프로브나 응력 센서와 같은 사용자 지정 관측을 위한 도구를 제공합니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 물리적 흐름 제어 문제에서 RL 알고리즘을 테스트하기 위해 강력하고 확장 가능한 프레임워크가 필요한 유체 역학 및 머신러닝 분야의 연구자와 엔지니어를 위해 설계되었습니다. 로컬 워크스테이션 실험부터 HPC 시스템에서의 대규모 분산 학습까지 모든 환경에 적합합니다.

주요 특징

• 2D 및 3D 흐름을 다루는 61개 이상의 사전 구성된 환경.
• Stable-Baselines3 및 RLlib와 같은 인기 있는 RL 라이브러리와 호환.
• 유한 요소법, 스펙트럼 요소법, 완전 미분 가능 솔버 등 다양한 CFD 백엔드 지원.
• 고성능 컴퓨팅을 위한 MPI 병렬화 솔버를 갖춘 확장 가능한 아키텍처.
• 모드 분해, 안정성 분석, PettingZoo를 통한 다중 에이전트 지원 등 고급 기능 포함.