M1 MacBook Air に MuJoCo 3.10 をインストールし、ロボットシミュレーションを動かしました。MuJoCo は DeepMind が開発した物理シミュレータで、強化学習（RL）によるロボット制御の研究に広く使われています。
検証環境
- MacBook Air（Apple M1 / 16 GB Unified Memory）
- macOS / Python 3.14.2
- MuJoCo 3.10.0
実測結果
3-DOF ロボットアーム
- 自由度: 3 DOF / アクチュエータ: 3
- タイムステップ: 2.0 ms
- シミュレーション速度: 18,543 steps/秒
- リアルタイム倍率: 37.1x（リアルタイムの37倍速）
- 10万ステップ実行時間: 5.39秒
Ant（4足歩行ロボット）
- 自由度: 14 DOF / アクチュエータ: 8
- タイムステップ: 10.0 ms
- シミュレーション速度: 17,188 steps/秒
- リアルタイム倍率: 171.9x
- 10万ステップ実行時間: 5.82秒
MuJoCo は pip でインストールできます。シミュレーション速度は 17,000〜18,500 steps/秒で、強化学習のトレーニングループで十分実用的な速度です。タイムステップを 10 ms に設定した Ant モデルは 171.9x のリアルタイム倍率を達成し、M1 の CPU だけでも高速な物理演算が可能であることが確認できました。
フィジカルAI分野では、シミュレータ上でロボットの制御則を学習させてから実機に転用する Sim-to-Real が主流になっています。M1 Mac は GPU を持たないものの、CPU コアの性能が高く、個人の研究環境として使いやすい選択肢です。