MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact) est un moteur physique open source haute performance conçu pour la simulation précise de systèmes articulés. Développé par Emo Todorov, puis maintenu par DeepMind et Google, il est largement utilisé dans la recherche en IA, en robotique et en biomécanique, notamment pour les tâches de contrôle, de planification de mouvement et d’apprentissage par renforcement.

MuJoCo est particulièrement adapté aux environnements de contrôle continu, ce qui en fait un standard pour l’entraînement et l’évaluation d’agents intelligents.

Principaux avantages :

• Modélisation réaliste de la physique, y compris contacts souples et rigides

• Simulation rapide et différentiable, idéale pour l’apprentissage automatique

• Projet open source, maintenu activement par la communauté scientifique

Quelles sont les principales fonctionnalités de MuJoCo ?

Simulation précise de dynamiques multibody

MuJoCo gère des systèmes complexes avec frottement, collisions et contraintes à l’aide de solveurs avancés.

• Support des corps rigides et souples, tendons, articulations

• Modélisation fidèle des contacts et actionneurs

• Grande stabilité, même dans des systèmes fortement contraints

Performances en temps réel

Optimisé pour la vitesse, MuJoCo peut simuler des milliers d’itérations par seconde, ce qui permet un entraînement intensif.

• Calculs physiques rapides à haute fréquence

• Gestion efficace de la mémoire pour environnements multi-agents

• Rendu accéléré par GPU via moteur graphique Vulkan

Simulation différentiable

MuJoCo prend en charge la différentiation automatique, ce qui permet de calculer les gradients à travers la simulation physique.

• Utilisé pour l’optimisation, la planification et l'identification de systèmes

• Intégrable dans des pipelines de deep learning

• Compatible avec JAX, TensorFlow et autres bibliothèques

Modélisation flexible et extensible

Les environnements peuvent être décrits en XML (MJCF) ou créés dynamiquement via des API.

• Format MJCF pour la spécification déclarative

• Interfaces Python (mujoco, dm_control) pour workflows IA

• Architecture modulaire avec plugins personnalisables

Référence en recherche IA et robotique

MuJoCo est utilisé dans de nombreux environnements de référence en reinforcement learning (OpenAI Gym, DM Control Suite).

• Standard pour les tâches de locomotion et manipulation

• Utilisé dans la recherche sur le transfert sim-to-real

• Disponible en open source (licence Apache 2.0)

Pourquoi choisir MuJoCo ?

• Moteur physique précis et stable, fiable pour le contrôle robotique

• Conçu pour l’IA moderne, avec différentiabilité intégrée

• Supporte des systèmes articulés complexes, humains ou robotiques

• Compatible avec les principales bibliothèques RL, pour des tests rapides

• Ouvert, rapide et extensible, soutenu par Google et la communauté scientifique