Комментарии 2
Эээ... Они "упругую деформацию" вместо дискретных коллизий стали в расчётах использовать?
Не думаю. Насколько я понял, это дифференцируемый движок, то есть там как-то используется распространение градиентов и обычные тензорные (т.е. матричные высоких порядков) методы из машинного обучения. Это позволило запускать расчеты на GPU большими батчами. И из-за этого немного отличается формат входных и выходных данных, кстати. Они там задаются как вектора. А насчет signed distance функций - ну, к примеру relu все что меньше нуля принимает за 0, а все что выше как линейную функцию. Думаю, в этом все дело. Хотя я исходники не читал) Но судя по всему, это все в итоге аналогично обычным физическим движкам, вроде MuJoCo или Bullet, но запускаемые одновременно большим пакетом.
Brax — физический движок на GPU, заменяющий кластер CPU