2025년 7월 29일 / AI

JAX와 함께하는 로봇 공학자의 탐색 여정: 최적의 제어와 시뮬레이션에서 효율성 찾기

맥스 씨의 탐색 여정에서 JAX 네이티브 LQR 솔버인 LQRax를 소개합니다. LQRax는 Brax, MJX, JaxSim과 같은 도구를 포함하는 성장 중인 JAX 로봇 공학 생태계를 잘 보여주며, JAX의 이점인 최적의 제어와 시뮬레이션 부문의 계산 효율과 모델 기반 및 학습 기반 접근 방식을 매끄럽게 통합하는 부분을 잘 보여줍니다.