Pinterpedia.com – Di dunia robotika, simulasi adalah langkah awal yang tak terhindarkan dalam menciptakan robot yang cerdas dan tanggap. Namun, meskipun simulasi telah menjadi bagian integral dari pelatihan robot, banyak tantangan yang masih ada, terutama dalam hal kecepatan dan akurasi. Nah, hadirnya Newton Physics Engine membawa angin segar dalam proses simulasi robotik. Teknologi ini mengubah cara kita melihat dan memanfaatkan simulasi fisika dalam pengembangan robot, membuka kemungkinan baru yang lebih cepat dan efisien.
Apa Itu Newton Physics Engine?
Newton Physics Engine bukan sekadar mesin fisika biasa. Mesin ini adalah sebuah revolusi dalam dunia simulasi yang memungkinkan robot belajar dan beradaptasi dengan lingkungan secara lebih realistis. Menggunakan pendekatan open-source, Newton dirancang untuk menangani kompleksitas gerakan robot humanoid yang memiliki banyak sendi dan membutuhkan keseimbangan dinamis yang sangat presisi.
Tidak hanya itu, Newton mengintegrasikan teknologi canggih dari berbagai pihak besar, seperti NVIDIA, Google DeepMind, dan Disney Research. Dengan teknologi ini, robot bisa dilatih untuk melakukan tugas-tugas yang lebih kompleks dan adaptif tanpa perlu melakukan simulasi yang memakan waktu berhari-hari. Sebagai gantinya, Newton dapat melakukan simulasi dalam hitungan menit.
Keunggulan Newton Physics Engine dalam Pembelajaran Robot
1.Akselerasi GPU
Keunggulan pertama Newton adalah kemampuannya dalam mempercepat proses simulasi dengan memanfaatkan NVIDIA Warp. Dengan menggunakan GPU sebagai akselerator, Newton memungkinkan simulasi fisika yang lebih cepat, bahkan untuk tugas-tugas robot yang paling rumit sekalipun. Sebelumnya, untuk simulasi yang memerlukan perhitungan fisika kompleks, waktu yang dibutuhkan bisa mencapai hari. Sekarang, semua itu bisa dilakukan dalam hitungan menit.
2.Kolaborasi dengan MuJoCo-Warp
Newton tidak bekerja sendiri. Ia didukung oleh integrasi dengan MuJoCo-Warp, yang digunakan oleh Google DeepMind. Ini memungkinkan pelatihan model robot, terutama dalam hal manipulasi objek, untuk dilakukan hingga 100 kali lebih cepat. Dengan kecepatan ini, para peneliti dan pengembang dapat mengoptimalkan waktu mereka, mengurangi biaya, dan meningkatkan efektivitas pelatihan robot.
3.Fisika Diferensial
Newton juga mengusung fitur fisika diferensial, yang memungkinkan mesin untuk menghitung gradien secara tepat dalam setiap langkah simulasi. Fitur ini sangat penting untuk pembelajaran mendalam (deep learning) karena memberikan informasi yang lebih akurat mengenai bagaimana robot berinteraksi dengan dunia sekitarnya. Dengan kemampuan ini, Newton mendukung pelatihan robot yang lebih responsif dan adaptif terhadap berbagai
