GENESIS

世界最速の物理エンジン：具現化AI学習向け4300万FPS

ライセンス

Apache-2.0

概要

世界最速の物理エンジンで、4300万FPSのシミュレーション速度を実現。汎用ロボティクスと具現化AIの学習のための生成的世界で、20以上の研究機関が24ヶ月間協力して構築。多様な物理ソルバー（剛体、MPM、SPH、FEM、PBD、安定流体）をサポートし、わずか26秒で実世界に転移可能なロボットポリシーを訓練可能。100% Python、クロスプラットフォーム、フォトリアリスティックレンダリング対応。

GENESISは世界最速の物理エンジンで、前例のない4300万FPSのシミュレーション速度を提供します。世界中の20以上の研究機関が24ヶ月間協力して生まれた、汎用ロボティクスと具現化AI学習のための生成的世界プラットフォームです。ユニバーサル物理エンジンとして、GENESISは剛体、MPM（物質点法）、SPH（平滑化粒子流体力学）、FEM（有限要素法）、PBD（位置ベース動力学）、安定流体シミュレーションなど多様な物理ソルバーをサポートします。わずか26秒で実世界に転移可能なロボットポリシーを訓練でき、100% Python実装、クロスプラットフォームサポート、フォトリアリスティックレンダリング機能を備えています。現行リリースのv1.4.6（2026年11月8日）では、微分可能シミュレーションがPyTorchでネイティブに動作して約3倍高速になり、陰的ソルバーを使うFEMエンティティにも拡張されました。また、GPU上の小さなバッチでは剛体ソルバーと陰的FEMソルバーが数倍高速に動作します。SAPソルバーとFEMソルバーの組み込みの床は剛体の地面平面に置き換えられたため、その床に頼っていたシーンには地面平面が必要です。

重要な理由

GENESISは物理シミュレーションにおけるパラダイムシフトです。4,300万FPSは既存のエンジンより桁違いに高速です。この速度により、これまで計算上不可能だった学習手法が可能になり、単一のGPUで大規模なロボット学習を実用的に行えるようになります。

解決する課題

シミュレーションでロボットのポリシーを学習するには数十億の環境ステップが必要ですが、既存のシミュレーターは遅すぎます。GENESISは大規模並列学習を実用的にするシミュレーション速度を実現し、学習時間を数日から数時間に短縮します。

主なポイント

4,300万FPS — 現在利用可能な最速の物理シミュレーションエンジン
剛体、軟体、流体、布のシミュレーションを1つのエンジンでサポート
勾配ベースの最適化のための微分可能シミュレーションを標準搭載
生成フレームワークでシーン、オブジェクト、カメラ軌道を生成可能
Python APIを備えたオープンソースで、容易に統合可能

対象

膨大なシミュレーションスループットを必要とするロボット学習の研究者
強化学習ポリシーを大規模に学習させるチーム
変形物体マニピュレーションの研究者
生成的シミュレーション環境を探求する研究室

制限事項

比較的新しいプロジェクトで、APIとドキュメントは発展途上
独自の物理エンジンはMuJoCoやBulletと挙動が異なる場合がある
生成機能は実験的で、大量のGPUメモリを必要とする
コミュニティとエコシステムは既存のシミュレーターより小規模