Google旗下人工智慧研究機構DeepMind收購機器人物理模擬器，現在對外釋出，供研究人員免費使用。MuJoCo講究精確性，對生物力學進行模擬，藉由描述複雜的運動，使機器人能夠正確運作，MuJoCo核心引擎以C語言撰寫，具有良好的程式碼移植性。

DeepMind提到，雖然人類走路時腳接觸地面，或是拿筆寫字手接觸筆，是再平常不過的事，但是從微觀尺度來看，實際上是非常複雜的動作，接觸面可能是柔軟、僵硬、有彈性、光滑或是黏稠，人類的指尖有不同類型的觸摸感測器，能夠偵測這些複雜性，完成觸摸或是抓取等任務。

MuJoCo賦予機器人處理這些物理複雜性的能力，像是處理接觸面的平衡，其接觸模型能夠準確地捕捉接觸物體的特徵，在避免接觸部位形變的狀況下，解決剛體接觸的問題，而且MuJoCo模型很靈活，提供多個參數，使用者透過調整參數，就可以逼近廣泛的接觸現象。

DeepMind強調，MuJoCo提供的是真正的物理模擬，不同於部分模擬器，是為遊戲和電影等目的設計，在考慮穩定性而非精確性的情況，可能會忽略陀螺力等條件，因此在最佳化下可能產生問題，現實和模擬出現偏差。

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MuJoCo是一個二階連續時間模擬器，實作了完整的運動方程式，包括牛頓擺（Newton’s Cradle）和網球拍定理（Dzhanibekov Effect）等，嚴格實現支配現實世界的方程式。

而且MuJoCo核心引擎以純C語言編寫，能夠輕鬆地移植到各種架構中，該函式庫會產生決定性的結果，包括場景描述和模擬狀態，都會封裝載在資料結構中，提供所有創建模擬需要的資訊。

MuJoCo強大的功能在於，能夠模擬人類和動物的肌肉骨骼模型，像是肌肉包裹在骨骼上的狀態，因此能夠描述複雜的效果，而且MuJoCo也能夠處理力、長度、速度曲線，以及啟動狀態等肌肉複雜性。

DeepMind表示，MuJoCo已經被機器人社群廣泛使用，包括DeepMind本身的機器人團隊，也是將MuJoCo用作物理模擬器。DeepMind現在要與社群合作，一起改進MuJoCo使其成為開源軟體，在DeepMind準備程式碼的過程，MuJoCo會先以預編譯函式庫的形式免費提供外部使用。

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