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突破极限!腾讯云高性能计算助力实现超大体系平面波精度第一性原理计算

近日,腾讯量子实验室、腾讯云高性能计算产品团队、北京龙讯旷腾科技有限公司和盐城工学院石林教授团队联合攻关,成功实现了百万硅原子超大规模体系的平面波精度第一性原理计算。该项工作由腾讯量子实验室牵头,基于龙讯旷腾公司的线性标度三维分块算法(LS3DF)以及腾讯云高性能计算集群产品完成。 一直以来,第一性原理计算作为研究材料物化性质的重要手段,对于新材料的发展具有重要意义。第一性原理计算从量子理论的基本原理出发,结合高性能计算系统的强大算力,通过数值迭代方法获取材料的物理或化学性质,为理解材料的性质、预测材

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真的超越了波士顿动力!深度强化学习打造的 ANYmal 登上 Science 子刊

摘要:足式机器人是机器人学中最具挑战性的主题之一。动物动态、敏捷的动作是无法用现有人为方法模仿的。一种引人注目的方法是强化学习,它只需要极少的手工设计,能够促进控制策略的自然演化。然而,截至目前,足式机器人领域的强化学习研究还主要局限于模仿,只有少数相对简单的例子被部署到真实环境系统中。主要原因在于,使用真实的机器人(尤其是使用带有动态平衡系统的真实机器人)进行训练既复杂又昂贵。本文介绍了一种可以在模拟中训练神经网络策略并将其迁移到当前最先进足式机器人系统中的方法,因此利用了快速、自动化、成本合算的数据生成方案。该方法被应用到 ANYmal 机器人中,这是一款中型犬大小的四足复杂机器人系统。利用在模拟中训练的策略,ANYmal 获得了之前方法无法实现的运动技能:它能精确、高效地服从高水平身体速度指令,奔跑速度比之前的机器人更快,甚至在复杂的环境中还能跌倒后爬起来。

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