A Review of Differentiable Simulators

要約

微分可能シミュレーターは、計算物理学、ロボット工学、機械学習などの幅広い分野で最先端の技術を推進し続けています。
その主な価値は、物理プロセスの勾配を計算できることであり、これにより、微分可能シミュレーターを一般的に使用される勾配ベースの最適化スキームに容易に統合できます。
これを達成するには、汎用性、計算速度、得られる勾配の精度のトレードオフを考慮して、多くの設計上の決定を考慮する必要があります。
この論文では、微分可能な物理シミュレータの進化の状況を詳細にレビューします。
一般的な設計の選択肢とともに、微分可能シミュレーターの基礎とコア コンポーネントを紹介します。
この後には、過去の研究で使用されてきたオープンソースの微分可能シミュレーターの実践的なガイドと概要が続きます。
最後に、微分可能シミュレーションの著名なアプリケーションをレビューし、状況を説明します。
この研究は、微分可能シミュレーションにおける現在の最先端の包括的なレビューを提供することにより、微分物理学を理解して研究に統合しようとしている研究者や実践者のためのリソースとして機能することを目的としています。
最後に、現在の限界を強調し、この分野の将来の方向性についての洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Differentiable simulators continue to push the state of the art across a range of domains including computational physics, robotics, and machine learning. Their main value is the ability to compute gradients of physical processes, which allows differentiable simulators to be readily integrated into commonly employed gradient-based optimization schemes. To achieve this, a number of design decisions need to be considered representing trade-offs in versatility, computational speed, and accuracy of the gradients obtained. This paper presents an in-depth review of the evolving landscape of differentiable physics simulators. We introduce the foundations and core components of differentiable simulators alongside common design choices. This is followed by a practical guide and overview of open-source differentiable simulators that have been used across past research. Finally, we review and contextualize prominent applications of differentiable simulation. By offering a comprehensive review of the current state-of-the-art in differentiable simulation, this work aims to serve as a resource for researchers and practitioners looking to understand and integrate differentiable physics within their research. We conclude by highlighting current limitations as well as providing insights into future directions for the field.

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