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해결하는 문제

Brax는 로봇공학, 인간 인지, 강화학습의 연구 및 개발을 가속화하기 위해 설계되었으며, 빠르고 완전히 미분 가능하며 확장 가능한 물리 엔진을 제공합니다. 대규모 데이터센터가 필요 없이, 단일 장치 또는 여러 장치를 통해 TPU 및 GPU와 같은 가속 하드웨어에서 대규모 병렬 시뮬레이션을 가능하게 합니다.

작동 방식

JAX로 작성된 Brax는 가속 하드웨어를 활용하여 초당 수백만 개의 물리 단계를 시뮬레이션할 수 있습니다. MJX, Generalized, Positional, Spring의 네 가지 교체 가능한 물리 파이프라인을 제공하며, 이들은 단일 API를 공유하여 전이 학습 실험에서 다양한 시뮬레이션 방법을 쉽게 전환할 수 있습니다.

대상 사용자

로봇공학, 재료 과학, 강화학습 분야에서 에이전트 훈련을 위한 고성능이고 미분 가능한 물리 시뮬레이션을 필요로 하는 연구자 및 개발자들.

주요 특징

• 미분 가능한 물리: 시뮬레이터의 미분 가능성을 활용하는 학습 알고리즘(예: 해석적 정책 기울기)을 지원합니다.
• 대규모 병렬 처리: TPU에서 초당 수백만 개의 물리 단계까지 확장 가능합니다.
• 통합된 훈련: PPO, SAC, ARS, 진화 전략 등의 기준 학습 알고리즘을 포함합니다.
• 유연한 파이프라인: MuJoCo의 JAX 재구현을 포함한 네 가지 독립적인 물리 파이프라인을 제공하며, 동시에 실행할 수 있습니다.
• 프레임워크 독립: PyTorch를 포함한 다른 ML 프레임워크와도 호환 가능합니다.