Nama: Genesis (Physics Engine for Embodied AI)
Website/Sumber Utama: https://genesis-embodied-ai.github.io/
Fungsi Utama: Platform simulasi fisika komprehensif untuk aplikasi Robotika, Embodied AI, dan Physical AI.
Tipe: Proyek Open Source, Physics Engine, Platform Simulasi
Cocok Untuk: Peneliti robotika, pengembang AI, insinyur simulasi, akademisi, dan penggemar robotika
Model Harga/Lisensi: Open Source (Apache License 2.0) Lihat Detail Lisensi
Highlight Utama: Kecepatan simulasi yang luar biasa hingga 43 juta FPS (430.000 kali lebih cepat dari waktu nyata)
Apa Itu Genesis?
Genesis adalah platform simulasi fisika yang dirancang ulang dari awal untuk aplikasi robotika, kecerdasan buatan berbasis perwujudan (Embodied AI), dan kecerdasan buatan fisik (Physical AI). Dikembangkan melalui kolaborasi penelitian berskala besar yang melibatkan lebih dari 20 laboratorium penelitian selama 24 bulan, Genesis mengintegrasikan berbagai solver fisika dan penggabungannya ke dalam kerangka kerja terpadu yang mampu mensimulasikan berbagai material dan fenomena fisik dengan akurasi tinggi.
Selain menjadi mesin fisika universal, Genesis juga berfungsi sebagai platform simulasi robotika yang ringan, sangat cepat, dan ramah pengguna dengan dukungan Python; sistem rendering foto-realistik; dan mesin data generatif yang dapat mengubah deskripsi bahasa alami menjadi berbagai modalitas data seperti video yang akurat secara fisik, gerakan kamera, gerakan karakter, dan objek 3D yang interaktif.
Fitur Utama / Andalan
(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)
Kecepatan Simulasi Luar Biasa
- Deskripsi: Genesis menggunakan komputasi paralel yang dipercepat GPU dengan fitur seperti pemeriksaan tabrakan yang dioptimalkan, auto-hibernation, dan contact island.
- Manfaat/Contoh: Saat mensimulasikan adegan manipulasi (dengan satu bidang dan lengan robot Franka), Genesis berjalan pada 43 juta FPS, yang 430.000 kali lebih cepat dari waktu nyata, dan 10-80x lebih cepat dari simulator berbasis GPU lainnya seperti Isaac Gym atau Mujoco.
- Info Lebih Lanjut: Lihat Benchmark Kecepatan
Integrasi Multiple Physics Solvers
- Deskripsi: Genesis mengintegrasikan berbagai solver fisika (rigid body, MPM, SPH, FEM, PBD, Stable Fluid) ke dalam satu kerangka kerja terpadu.
- Manfaat/Contoh: Mendukung simulasi dan penggabungan berbagai material termasuk benda kaku, cairan, gas, objek yang dapat berubah bentuk, objek thin-shell, dan material granular dalam satu platform.
- Info Lebih Lanjut: Dokumentasi Physics Solvers
Generative Framework
- Deskripsi: Mesin fisika Genesis diperkuat oleh agen generatif berbasis VLM yang menggunakan API untuk membuat dunia dinamis 4D sebagai sumber data dasar.
- Manfaat/Contoh: Mampu menghasilkan berbagai modalitas data termasuk video yang akurat secara fisik dan konsisten secara spasial, gerakan karakter manusia dan hewan, kebijakan manipulasi dan lokomotif robot, dan adegan 3D interaktif.
- Info Lebih Lanjut: Lihat Contoh Generative Capabilities
Cross-Platform dan Kompatibilitas Luas
- Deskripsi: Genesis berjalan di Linux, macOS, Windows, dan mendukung berbagai backend komputasi (CPU, Nvidia/AMD GPU, Apple Metal).
- Manfaat/Contoh: Kompatibel dengan berbagai robot (lengan robotik, robot berkaki, drone, robot lunak) dan mendukung pemuatan berbagai format file (MJCF .xml, URDF, .obj, .glb, .ply, .stl, dll).
- Info Lebih Lanjut: Lihat Fitur Kompatibilitas
Differentiability
- Deskripsi: Genesis dirancang untuk sepenuhnya kompatibel dengan simulasi yang dapat didiferensiasi.
- Manfaat/Contoh: Saat ini, solver MPM dan Tool Solver mendukung diferensiasi, dengan solver lain yang direncanakan untuk versi mendatang (dimulai dengan solver rigid & articulated body).
- Info Lebih Lanjut: Dokumentasi Differentiability
Kelebihan (Pros)
(Disimpulkan dari berbagai halaman)
- Kecepatan simulasi yang luar biasa hingga 43 juta FPS, 10-80x lebih cepat dibandingkan simulator GPU lainnya
- 100% Python, baik antarmuka front-end maupun mesin fisika back-end, semuanya dikembangkan secara native dalam Python
- Instalasi yang mudah dan API yang sangat sederhana dan ramah pengguna
- Integrasi berbagai solver fisika dalam satu platform untuk mensimulasikan berbagai material dan fenomena fisik
- Rendering berbasis ray-tracing dengan performa yang dioptimalkan untuk visualisasi foto-realistik
- Open source dengan lisensi Apache 2.0, memungkinkan penggunaan dan kontribusi komunitas
- Dukungan lintas platform dan berbagai backend komputasi
Kekurangan (Cons) / Batasan
(Disimpulkan dari eksplorasi)
- Kerangka kerja generatif saat ini tidak sepenuhnya open source dan akan dirilis secara bertahap di masa mendatang
- Diferensiasi saat ini hanya tersedia untuk solver MPM dan Tool Solver, belum untuk semua solver
- Kecepatan simulasi tertinggi hanya dicapai dalam skenario tertentu dan bisa menurun drastis (hingga 10x kecepatan waktu nyata) saat rendering kamera diaktifkan
- Proyek masih dalam pengembangan aktif dengan beberapa fitur (seperti auto-hibernation) masih dalam pengujian
- Dokumentasi masih terus berkembang dan beberapa bagian mungkin belum lengkap
Harga / Lisensi
(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)
Model: Open Source
Lisensi: Apache License 2.0 (Lihat File Lisensi)
Genesis tersedia secara gratis sebagai proyek open source dengan lisensi Apache 2.0. Lisensi ini memungkinkan pengguna untuk menggunakan, memodifikasi, dan mendistribusikan kode dengan syarat menyertakan pemberitahuan hak cipta dan lisensi asli. Tidak ada tingkatan berbayar yang disebutkan dalam dokumentasi atau situs web resmi.
Instalasi dapat dilakukan dengan mudah melalui PyPI dengan perintah:
pip install genesis-world
Untuk versi terbaru, pengguna dapat menginstal langsung dari GitHub:
pip install git+https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis.git
Contoh Penerapan & Observasi
(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)
- Simulasi robotika untuk pengembangan dan pengujian algoritma kontrol robot
- Generasi gerakan karakter berdasarkan prompt bahasa natural, seperti “Seorang samurai Jepang melakukan tinju” atau “Seorang tentara Cina melakukan tarian Gangnam Style”
- Generasi kebijakan robotik untuk berbagai keterampilan, seperti robot lengan yang memasukkan makanan ke dalam microwave atau robot quadruped yang melakukan backflip
- Simulasi robot lunak dan hibrida (kulit lunak dan kerangka kaku) seperti “teko berjalan” atau gripper yang dapat memutar kotak
- Pengembangan model terdiferensiasi untuk optimasi kinerja robot
- Dokumentasi komprehensif tersedia dalam bahasa Inggris, Mandarin, dan Jepang di sini
- Komunitas aktif dengan forum diskusi di GitHub dan server Discord
Tanggapan (0 )