Deepmind kauft den Physik-Simulator MuJoCo und macht ihn kostenlos verfügbar. Das soll der KI-Entwicklung in Simulationen und insbesondere der Robotikforschung zugutekommen.
Eine These in der KI-Entwicklung ist, dass die Verkörperung Künstlicher Intelligenz ein wichtiger Baustein sein könnte für die Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme und smarter Alltagsroboter. Beim Training in Simulationen kann KI sich an die physikalische Komplexität unserer Welt herantasten.
Dafür ist es allerdings wichtig, dass die physikalische Repräsentation des Simulators möglichst akkurat ist. Man stelle sich eine Roboter-KI vor, die in einer Simulation das Laufen lernt, in der die Reibungskraft des Bodens minimal falsch berechnet wird – die erste Laufeinheit in der realen Welt könnte mit einem Blechschaden enden.
Physikalische Präzision für besseres KI-Training
Ein zweites Risiko ist, dass KI-Agenten in der Simulation physikalische Fehler als Abkürzungen entdecken und diese ausnutzen, etwa um eine gestellte Aufgabe effizienter zu lösen, als es in der Realität möglich wäre. Ein banales Beispiel ist, dass ein KI-Agent eine fehlerhaft simulierte digitale Wand einfach durchschreitet, um schneller an sein Ziel zu gelangen.
Viele Simulatoren seien ursprünglich für Spiele oder Filme entworfen worden und würden daher Stabilität über Genauigkeit priorisieren, schreibt Deepmind. Nicht jedoch MuJoCo (Multi-Joint Dynamics with Contact): Der Simulator "halte sich eng an die Gleichungen, die unsere Welt regieren", so Deepmind. Die Physik-Engine soll physikalische Vorgaben besonders präzise simulieren können und wurde speziell für Robotik, Biomechanik, Grafik und Animation entworfen.
MuJoCo ist laut des Entwicklungsteams "von Grund auf für die modellbasierte Optimierung und insbesondere der Optimierung durch Kontakte" konzipiert. Speziell die Simulation des Zusammenspiels von Oberflächen soll MuJoCo gut beherrschen. Physikalische Effekte wie etwa Newtons Pendel soll MuJoCo ohne zusätzliche Programmierung akkurat aus sich heraus simulieren können.
Deepminds Robotik-Abteilung setzt MuJoCo bereits bei einigen Projekten ein, unter anderem bei einem Versuch, KI-Agenten bei einer Runde Fußball das Zusammenspiel anzutrainieren. Die Agenten lernten bei diesem Versuch sogar das Laufen von Grund auf, bevor sie Ballgefühl entwickelten und sich zuletzt am Teamplay versuchten.
Deepmind übernimmt Physik-Simulator MuJoCo und bietet ihn kostenlos an
Entwickelt wurde MuJoCo bislang von Emo Todorov für seine Firma Roboti LLC. Als kommerzielles Produkt ist MuJoCo seit 2015 am Markt. Jetzt hat Deepmind den Simulator gekauft. Der Übernahmepreis ist nicht bekannt.
Deepmind macht MuJoCo ab sofort unter der Apache 2.0-Lizenz frei verfügbar. Download und Dokumentation sind über die offizielle, neue Webseite für MuJoCo verfügbar. Bereits bezahlte Lizenzen werden von Roboti bis zum Auslaufdatum unterstützt. Ältere Versionen des Simulators sind ebenfalls weiter verfügbar mit kostenlosen Lizenzschlüsseln bis Oktober 2031.
Eine komplette Open Source-Version des Simulators ist in Arbeit und für 2022 geplant. Sie soll im bereits angelegten MuJoCo Github Repository erscheinen.
