M1 MacBook Air で MuJoCo を使い、4足歩行ロボット（Ant）のシミュレーションを動かしました。Ant は胴体に4本の脚を持つ昆虫型ロボットで、各脚が2つの関節（計8アクチュエータ・14自由度）を持ちます。複雑な多関節構造でも M1 Mac がどれだけ高速に処理できるか計測しました。

物理シミュレーションとは

物理シミュレーターは、ロボットの関節・重力・摩擦・衝突をコンピューター上で再現するソフトウェアです。毎ステップ「各関節にどれだけ力をかけるか（-1〜+1 の数値）」を指定すると、物理法則に従って次の姿勢が計算されます。これを 1 秒間に数百〜数千回繰り返すことで、ロボットの動きをリアルタイムより速く模擬できます。

強化学習（AI がゴールに向けて試行錯誤しながら動作を学ぶ手法）では、この高速シミュレーションを何百万回も回してデータを集め、制御アルゴリズムを訓練します。シミュレーターで学習した動作を実機に転用する手法を Sim-to-Real と呼びます。

4足歩行ロボット（Ant）のシミュレーション動画

検証環境

  • MacBook Air（Apple M1 / 16 GB）
  • MuJoCo 3.10.0 / Python 3.14.2
  • モデル: 4足歩行ロボット Ant（14自由度 / アクチュエータ 8本）

実測結果

  • シミュレーション速度: 17,986 steps/秒
  • リアルタイム倍率: 179.9x（タイムステップ 10ms）
  • 100,000 ステップ実行時間: 5.56 秒

14自由度・8アクチュエータという複雑な構造でも約18,000 steps/秒を達成しました。タイムステップが 10ms（3自由度アームの 2ms より粗い）のため、リアルタイム倍率は 179.9x と非常に高くなっています。4足歩行の歩容学習には数百万ステップが必要ですが、M1 Mac の CPU だけでも十分な速度で訓練データを収集できます。