La empresa propiedad de Google «DeepMind» conocida por sus desarrollos en el campo de la inteligencia artificial y la construcción de redes neuronales capaces de jugar juegos de computadora a nivel humano, anunció hace poco el motor para simular procesos físicos MuJoCo (Multi-Joint Dynamics with Contact).

El motor tiene como objetivo modelar estructuras articuladas que interactúan con el entorno, y se utiliza para la simulación en el desarrollo de robots y sistemas de inteligencia artificial, en una etapa previa a la implementación de la tecnología desarrollada en forma de dispositivo terminado.

MuJoCo, alcanza un punto óptimo con su modelo de contacto, que captura de manera precisa y eficiente las características sobresalientes de los objetos en contacto. Al igual que otros simuladores de cuerpo rígido, evita los detalles finos de las deformaciones en el sitio de contacto y, a menudo, se ejecuta mucho más rápido que en tiempo real. A diferencia de otros simuladores, MuJoCo resuelve las fuerzas de contacto utilizando el principio convexo de Gauss .

La convexidad asegura soluciones únicas y dinámicas inversas bien definidas. El modelo también es flexible, proporcionando múltiples parámetros que pueden ajustarse para aproximarse a una amplia gama de fenómenos de contacto.

El código está escrito en C/C ++ y se publicará bajo la licencia Apache 2.0 y este tendrá soporte para las plataformas Linux, Windows y macOS. El trabajo de apertura de todos los códigos fuente asociados al proyecto está previsto que se complete en 2022, luego de lo cual MuJoCo pasará a un modelo de desarrollo abierto, lo que implica la posibilidad de participación en el desarrollo de los representantes de la comunidad.

Sobre MuJoCo

MuJoCo es una biblioteca con un motor de simulación de física de propósito general que se puede utilizar en la investigación y desarrollo de robots, dispositivos biomecánicos y sistemas de aprendizaje automático, así como en la creación de gráficos, animación y juegos de computadora. El motor de simulación está optimizado para un rendimiento máximo y permite la manipulación de objetos a un nivel bajo, al tiempo que proporciona alta precisión y capacidades de simulación ricas.

Debido a que muchos simuladores se diseñaron inicialmente para propósitos como juegos y cine, a veces toman atajos que priorizan la estabilidad sobre la precisión. Por ejemplo, pueden ignorar las fuerzas giroscópicas o modificar directamente las velocidades. Esto puede ser particularmente dañino en el contexto de la optimización: como lo observó por primera vez el artista e investigador Karl Sims, un agente de optimización puede descubrir y explotar rápidamente estas desviaciones de la realidad.

Por el contrario, MuJoCo es un simulador de tiempo continuo de segundo orden que implementa las ecuaciones de movimiento completas. Fenómenos físicos familiares pero no triviales como Newton’s Cradle , así como otros poco intuitivos como el efecto Dzhanibekov, emergen naturalmente. En última instancia, MuJoCo se adhiere de cerca a las ecuaciones que gobiernan nuestro mundo.

Los modelos se definen utilizando el lenguaje de descripción de escenas MJCF basado en XML compilado con un compilador de optimización dedicado. Además de MJCF, el motor admite la carga de archivos en el formato de descripción de robot unificado (URDF). MuJoCo también proporciona una interfaz gráfica para la visualización interactiva en 3D del proceso de simulación y la representación de resultados utilizando OpenGL.

De sus características clave se destacan las siguientes:

• Simulación en coordenadas generalizadas, eliminando roturas articulares.
• Dinámica inversa, detectable incluso cuando hay contacto.
• Uso de la programación convexa para la formulación unificada de restricciones en tiempo continuo.
• Capacidad para establecer varias restricciones, incluido el tacto suave y la fricción en seco.
• Simulación de sistemas de partículas, tejidos, cuerdas y objetos blandos.
• Actuadores (actuadores), incluidos motores, cilindros, músculos, tendones y mecanismos de manivela.
• Programas de resolución basados ​​en métodos de Newton, gradiente conjugado y Gauss-Seidel.
• Posibilidad de utilizar conos de fricción piramidales o elípticos.
• Utilización de una selección de métodos de integración numérica de Euler o Runge-Kutta.
• Discretización y aproximación multiproceso por el método de diferencias finitas.

Finalmente si estás interesado en poder conocer más al respecto, puedes consultar los detalles en el siguiente enlace.

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Las cosas se han calmado un poco, pero ya nada volverá a ser lo mismo. Audacity fue adquirido por MuseCore, y aunque lo que vemos no ha cambiado, sí recogen datos de telemetría. Por ese motivo, ahora mismo no conozco a ninguna distribución Linux que incluya las últimas versiones en los repositorios oficiales, pero sí está como paquete Snap, Flatpak y AppImage. Aunque en la captura aparece como «Beta», ya está disponible Audacity 3.1, una actualización media con un número corto de novedades.

Los cambios introducidos en Audacity 3.1 son tres. El primero es tan importante que incluso ha hecho que desaparezca uno de los seis botones de edición. En versiones anteriores, cuando queríamos mover una onda teníamos que elegir el botón con la flecha de dos puntas. En Aucacity 3.1 en adelante bastará con arrastrar desde la barra superior, en donde pone el nombre del archivo de audio.

Audacity 3.1 viene con un botón menos

El segundo de los cambios también parece menor, pero no lo es. En versiones anteriores, cuando cortábamos o cambiábamos el tamaño de una onda, lo que eliminábamos desaparecía para siempre. Ahora, esos cortes o divisiones son no destructivas, es decir, podemos cortar o cambiar el tamaño de una onda y recuperar lo eliminado haciendo clic en un borde y recuperando el tamaño. Por último, han re-hecho la herramienta de bucle para facilitar las cosas.

Como hemos mencionado, la compra de Audacity por parte de MuseGroup, o más concretamente la recolección de telemetría, ha hecho que las distribuciones Linux ya no actualicen los paquetes a la última versión, por lo que los usuarios de Linux que queramos usar Audacity 3.1 tenemos que elegir su paquete snap, flatpak o su AppImage. Otra opción es compilarlo por nuestra cuenta, o los que estemos en una distribución basada en Arch Linux podemos instalarlo desde AUR. Está claro que el cambio de dueño no nos gustó, pero creo que Audacity sigue siendo la mejor opción para editar audio en Linux, y con estas últimas novedades, más.

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