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어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01GPU와 TPU 하드웨어에서 JAX로 강체 시뮬레이션을 실행하고 여러 장치에 걸쳐 확장합니다.
• 02하나의 API에서 교체해 사용할 수 있는 네 가지 물리 파이프라인(MJX, generalized, positional, spring)을 제공합니다.
• 03학습을 위한 PPO, SAC, ARS, 진화 전략, 해석적 정책 그래디언트를 포함합니다.
• 04미분 가능한 시뮬레이션을 지원해 물리 계산 단계를 거쳐 그래디언트가 전달되도록 합니다.
• 05기초, 학습, MJX, PyTorch 연동을 다루는 Colab 노트북을 제공합니다.

활용 사례

• 강화 학습으로 시뮬레이션 로봇의 이동 또는 조작 정책을 학습합니다.
• 가속기 하드웨어에서 대규모 병렬 물리 시뮬레이션을 실행합니다.
• 미분 가능한 물리 및 해석적 정책 그래디언트 기법을 실험합니다.
• PyTorch나 다른 ML 프레임워크에서 학습 환경으로 시뮬레이터를 사용합니다.

빠른 시작

1. 1

   가상 환경을 만들고 활성화하기

   python3 -m venv env && source env/bin/activate
2. 2

   pip 업그레이드하기

   pip install --upgrade pip
3. 3

   PyPI에서 Brax 설치하기

   pip install brax
4. 4

   모델 학습하기

   learn

사용 전 알아둘 점

• !현재 활발히 유지 관리되는 것은 brax/training뿐이며, brax/envs는 MuJoCo Playground로 대체되었습니다.
• !NVIDIA GPU에서 학습하려면 CUDA, cuDNN, GPU 지원 JAX를 별도로 설치해야 합니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

brax은(는) 무엇인가요?

JAX 기반 강체 물리 엔진으로, 로보틱스 및 RL 연구를 위한 대규모 병렬 미분 가능한 시뮬레이션을 가속기에서 실행합니다. Brax는 JAX로 작성되어 GPU와 TPU 같은 가속기 하드웨어에 맞게 설계된 물리 엔진입니다. 로보틱스, 강화 학습, 인간 지각, 재료 과학 연구를 대상으로 하며, 여러 장치에 걸쳐 시뮬레이션을 확장할 수 있습니다.

brax은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

brax은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

brax은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. brax의 마지막 커밋은 2026년 10월 20일입니다.

brax은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

강화 학습으로 시뮬레이션 로봇의 이동 또는 조작 정책을 학습합니다. 가속기 하드웨어에서 대규모 병렬 물리 시뮬레이션을 실행합니다. 미분 가능한 물리 및 해석적 정책 그래디언트 기법을 실험합니다. PyTorch나 다른 ML 프레임워크에서 학습 환경으로 시뮬레이터를 사용합니다.

brax는 어떻게 설치하나요?

가상 환경을 만들고 활성화하기: python3 -m venv env && source env/bin/activate pip 업그레이드하기: pip install --upgrade pip PyPI에서 Brax 설치하기: pip install brax 모델 학습하기: learn

brax은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/google/brax