google/brax

O que é?

Recursos principais

• 01Executa simulações de corpos rígidos em JAX em GPUs e TPUs, com escalabilidade para vários dispositivos.
• 02Oferece quatro pipelines de física intercambiáveis (MJX, coordenadas generalizadas, posicionamento e molas) por meio de uma única API.
• 03Inclui PPO, SAC, ARS, estratégias evolutivas e gradientes analíticos de política para treinamento.
• 04Permite simulações diferenciáveis, fazendo com que os gradientes fluam pelas etapas de física.
• 05Oferece notebooks do Colab sobre conceitos básicos, treinamento, MJX e integração com PyTorch.

Casos de uso

• Treinar políticas de locomoção ou manipulação para robôs simulados usando aprendizado por reforço.
• Executar grandes lotes de simulações de física em paralelo em hardware acelerador.
• Experimentar com física diferenciável e métodos de gradiente analítico de política.
• Usar um simulador como ambiente de treinamento no PyTorch ou em outros frameworks de ML.

Início rápido

1. 1

   Criar e ativar um ambiente virtual

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

   Atualizar o pip

   pip install --upgrade pip
3. 3

   Instalar o Brax do PyPI

   pip install brax
4. 4

   Treinar um modelo

   learn

Antes de usar

• !Apenas brax/training é mantido ativamente; brax/envs foi substituído pelo MuJoCo Playground.
• !Para treinar em uma GPU NVIDIA, é necessário instalar separadamente CUDA, cuDNN e JAX com suporte a GPU.

Em coleções

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é brax?

Um mecanismo de física de corpos rígidos baseado em JAX, com simulação diferenciável e massivamente paralela em aceleradores para pesquisa em robótica e RL. Brax é um mecanismo de física escrito em JAX e desenvolvido para hardware acelerador, como GPUs e TPUs. Ele é voltado à pesquisa em robótica, aprendizado por reforço, percepção humana e ciência dos materiais, e pode distribuir simulações entre vários dispositivos.

brax é gratuito? Qual é a licença?

brax é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

brax ainda é mantido?

Manutenção ativa. O último commit de brax foi em 20 de out. de 2026.

Para que posso usar brax?

Treinar políticas de locomoção ou manipulação para robôs simulados usando aprendizado por reforço. Executar grandes lotes de simulações de física em paralelo em hardware acelerador. Experimentar com física diferenciável e métodos de gradiente analítico de política. Usar um simulador como ambiente de treinamento no PyTorch ou em outros frameworks de ML.

Como instalar brax?

Criar e ativar um ambiente virtual: python3 -m venv env && source env/bin/activate Atualizar o pip: pip install --upgrade pip Instalar o Brax do PyPI: pip install brax Treinar um modelo: learn

Onde consigo brax?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/google/brax