タグ: シミュレーション
- BAMとは：小型サーボの摩擦と電圧をシミュレーションで再現する仕組み 2026/11/1
BAMは、小型サーボの制御則・電圧・負荷で増える歯車の摩擦を、実機の計測で同定してシミュレーションに置くモデルである。Isaac Labが取り込んだ。論文の検証は4種のサーボの試験台と2関節のアームまでで、方策の実機への移行は測っていない。
- Real2Simとは：AIが作るデジタルツインの検証方法と注意点 2026/10/14
Real2Simは、実ロボットの記録から物体の形・質量・摩擦を決め、同じ動きをシミュレーションで起こす作業である。AIエージェントに任せる二つの設計を比べ、記録した指先の力と比べるには触覚センサーの記録が要り、映像で判定する側は力を見ない点を示す。
- MuJoCo 3.14の新ipcモード：布の貫通を防ぐ仕組みと制限 2026/10/3
MuJoCo 3.14は実験的なipcフラグで、布などの薄い変形体の貫通を防ぐ方式を加えた。位置の更新を連続衝突判定で確かめてから確定する。対象はflexどうしと静止した平面・箱などとの接触に限られ、摩擦と厳密な再生には対応しない。
- MuJoCo MJXのJAX版とWarp版の違い：接触の扱い・速度・対応GPU 2026/9/30
MJXのJAX版はどの世界でも同じ個数の接触を生成し、Warp版は世界ごとに実際の個数だけ生成する。作り手はMuJoCo Playgroundの操作環境の多くでWarp版のスループットが1.5〜2倍と書く。Warp版の高速実行はNVIDIA GPUに限られ、自動微分に対応しない。
- 倒立振子をLQRと強化学習で比べる：学習コストとLQRの遅延の限界 2026/9/2
倒立振子をLQRと強化学習で比べると、LQRは学習なしで1000ステップ立ち続けた。REINFORCEは約4万3千ステップ学習しても535。80msの遅延を足すとLQRも倒れる。MuJoCoでの本稿の小さな実験で、ブラウザでも試せる。
- 量子コンピュータの化学計算はどこまで来た？量子優位が言えない理由 2026/8/17
量子古典ハイブリッドは12,635原子のタンパク質–リガンド複合体まで届いたが、著者ら自身が量子優位性とは呼ばないと明記している。2026年の別論文は量子アルゴリズムをGPU上で古典的に走らせ、化学での境界を200量子ビット超へ押し戻しうると示唆した。
- サロゲートモデルとは？元が取れる条件：解く回数と比べる相手 2026/8/16
サロゲートモデルは、数値ソルバの入出力例から学び、ソルバを経ずに近い答えを返すモデルだ。推論は速いが、データ生成と訓練の前払いがある。採否は解く回数と、誤差を揃えた古典ソルバとの比較で決まる。NeurIPS 2024のコンペとプレプリントを例にする。
- NOAAのハイブリッドアンサンブル予報：AIと物理を混ぜる理由と効果 2026/7/27
NOAAは2025年12月、物理モデルとAIモデルを一つの集団に混ぜたアンサンブル予報を実運用に入れた。AI側は従来の約9%の計算資源で動く。NOAAの初期評価では主要指標の大半で物理・AIどちらの単独の集団より良かったが、ハリケーン強度の改善は今後の課題とされる。
- DFTとは？密度汎関数理論の考え方と、計算が遅い理由・近似の限界 2026/7/25
DFT（密度汎関数理論）は、電子の波動関数の代わりに3次元の電子密度で解く第一原理計算。標準的な実装の計算量は原子数のおよそ3乗で増え、正確さは交換相関の近似で決まる。バンドギャップの過小評価などの限界も示す。
- シミュレーションの信頼性はどう確かめる？V&Vと検証範囲の外の危うさ 2026/7/4
シミュレーションの信頼性は、実測と突き合わせる妥当性確認の手続きと、その届く範囲で決まる。ASME V&V 20とNASAの規格、範囲の外で使われたコロンビア号の損傷予測ツールCrater、比較の公平さが揃わないML代理モデルの研究を例に示す。
- 天気予報は何日先まで当たる？「約2週間」の限界とAIで変わるか 2026/7/4
天気予報が当たる日数には大気のカオスによる限界があり、俗に約2週間とされる（数字は論争中で、緯度と規模で変わる）。現代の5日予報は1980年の1日予報と同じ精度だが、延びたのは限界の手前の日数だ。AI気象モデルも限界を動かしたとは言えない。
- Wave Function Collapseの仕組み：地図デモで動かして理解 2026/6/29
Wave Function Collapseは、候補の最も少ないセルを決め、隣接規則で周りの候補を消す手順を繰り返す。海・浜・陸の3タイルのデモで、固定したセルを守って埋める様子と、矛盾した固定に「解なし」を返す理由を確かめる。
- Leniaとは？人工生命の「生き物」が生まれる条件をデモで探る 2026/6/29
Leniaは、セルの状態を0〜1の連続値にしたセルオートマトンで、局所規則から滑らかに泳ぐ「生き物」が現れることがある。デモの実装で規則を格子状に刻み、ランダムな種から288通り走らせると、一塊で残ったのは2通りだった。目的をもった自動探索なら系統的に見つかるとの報告もある。
- 反応拡散とは？Gray-Scottモデルで模様ができる仕組みとデモ 2026/6/29
Gray-Scott反応拡散は、feedとkillの2つの数字と撒いた種で、斑点・迷路・指紋などに模様が分かれる。触れるデモとPearson（1993）の数値実験で仕組みを説明し、一様な状態が自発的に崩れるTuringの機構と違う点も示す。
- 分子動力学とは？原子の運動を解く仕組みとシミュレーションの限界 2026/6/26
分子動力学（MD）は、原子ごとに力を求めて少しずつ動かし、原子の運動を計算で作り直す方法。182原子の2次元結晶を実際に計算して秩序が崩れる様子を示し、結果が力のモデルに左右されることと、追える時間の短さも説明する。
- 脆性破壊とは？キズの先端から割れる仕組み 2026/6/25
脆性破壊は、ほとんど変形せずに割れる壊れ方で、ひびは一番弱いキズの先端から走る。応力集中とGriffithの平方根則で理由を説明し、鋭い角や表面の傷を減らす対策につなげる。720原子の2次元分子動力学（理想化）で割れ方も示す。
- 拡散とは？原子が混ざる仕組みと、距離が時間の平方根で伸びる理由 2026/6/25
拡散とは、原子がランダムに動き回るうちに起きる混ざりで、進む距離は時間の平方根に比例する。固体中の拡散係数が温度で桁違いに変わるアレニウス則も扱う。本稿の分子動力学のシミュレーションは液体的な状態での混ざりで、固体の中の拡散の遅さをそのままは見せない。
- 温度とは？原子の揺れで分かる、材料が伸びる・溶ける・混ざる理由 2026/6/21
温度とは、材料の中では原子の揺れの激しさとして現れる量だ。揺れが大きいと多くの材料では原子の間隔が広がって伸び、さらに大きいと並びが崩れて溶け、原子が別の物質へ移りやすくなる。ただし揺れの激しさは温度の一般的な定義ではない。
- 金属は曲がるのにガラスが割れるのはなぜ？転位とすべり面の有無 2026/6/21
金属が曲がりガラスが割れる違いを主に分けるのは、動かせるすべり面があるかと、結合が方向にこだわらないか。金属は転位が少しずつ進んで小さな力で曲がり、すべれないガラスは表面の傷から割れる。結晶格子を持たない金属ガラスとも比べる。
- ダイヤモンドと黒鉛の違い：構造・硬さ・電気を通す理由 2026/6/21
ダイヤモンドと黒鉛の違いは、同じ炭素原子の並べ方にある。ダイヤモンドは各原子が4つの隣と結合した立体の網、黒鉛は3つの隣と結合した平らなシートの重なりだ。硬さと、黒鉛だけが電気を通す理由をこの構造から説明する。
- 脳データのノイズとは？瞬きやドリフトが検出を狂わせる仕組み 2026/6/19
脳データに乗る瞬きや電極のドリフトは構造を持つ別の信号で、課題と相関すればデコーダはそれも学ぶ。合成デモでは検出率が97%あるうちに偽の検出が出始める。15データセットの研究は、補正は精度をほとんど動かさないが交絡を除くために勧めるとした。
