Les chercheurs font des progrès monumentaux dans l’amélioration de la dextérité et de la sensibilité tactile des robots. L’objectif ? Des robots capables de manipuler des objets avec la finesse et la précision des mains humaines.
À la pointe de ce domaine de recherche se trouve une étude révolutionnaire du Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) du MIT. L’équipe s’est attaquée au défi complexe de la manipulation riche en contacts, un domaine dans lequel les robots interagissent avec les objets de manière complexe.
« La principale difficulté de la planification par contact réside dans la nature hybride de la dynamique du contact », indique l’étude.
L’apprentissage par renforcement est une technique utilisée par l’IA pour former un modèle basé sur des récompenses et des punitions. Les chercheurs ont utilisé une méthode d’apprentissage par renforcement appelée « lissage » pour simplifier le processus de perception des êtres vivants et le rendre reproductible par un robot primitif.
De plus, leur méthode, combinée à une planification des mouvements basée sur l’échantillonnage, ouvre la voie à des manipulations plus complexes impliquant de nombreux points de contact. En d’autres termes : L’utilisation de deux mains pour manipuler et interagir avec un objet. Leurs expériences ont montré qu’ils pouvaient générer des mouvements complexes en quelques minutes seulement, ce qui représente un bond en avant par rapport aux heures requises par les méthodes RL traditionnelles.
Plus de robots apprennent avec l’IA
Parallèlement, l’Université de Bristol au Royaume-Uni a dévoilé « Bi-Touch », un système robotique tactile à deux bras pionnier. « Nous proposons une série de tâches de manipulation bimanuelle adaptées au retour d’information tactile : bi-poussée, bi-réorientation et bi-collecte », peut-on lire dans le document de recherche. Ce système, grâce à un apprentissage par renforcement profond simulé et réel, peut maîtriser des tâches de manipulation complexes, telles que la poussée collaborative d’objets et leur rotation habile.
Sur la côte ouest, des chercheurs de l’université de Stanford enseignent aux robots des tâches complexes à l’aide de démonstrations vidéo humaines. Leur méthode, qui utilise des séquences de caméra œil-main masquées, évite les coûteuses traductions d’images entre les domaines de l’homme et du robot.
« Les vidéos d’humains exécutant des tâches sont en revanche beaucoup moins coûteuses à collecter car elles éliminent le besoin d’expertise en téléopération robotique », expliquent les chercheurs dans leur article universitaire.
En gros, tout comme les gens apprennent en regardant des tutoriels sur YouTube, ces chercheurs utilisent des vidéos pour enseigner à leurs robots comment faire certaines choses, et leur approche a permis d’augmenter les taux de réussite dans de nouveaux contextes de test d’un pourcentage impressionnant de 58 % par rapport à l’entraînement traditionnel des données des robots.
Ces études novatrices ouvrent collectivement la voie à des robots capables de manipuler des objets de manière nuancée, à l’instar des capacités humaines. De telles avancées pourraient redéfinir les industries, des chaînes de fabrication aux salles d’opération. Imaginez une intervention chirurgicale au cours de laquelle un robot, doté d’une intelligence artificielle, assisterait le chirurgien, améliorant ainsi la précision et les résultats.
Que les amateurs de science-fiction se rassurent. Les robots sympathiques ne doivent pas exclure la possibilité pour l’humanité de coexister avec un charmant robot bourru occasionnel. Tant que les robots se contentent de se chamailler avec leurs compagnons humains plutôt que de les éliminer, nous devrions être tranquilles.
