Robotique et IA physique

Le Robot Apprend à Se Comprendre Sans Aide Humaine

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Les ingénieurs de l’École d’ingénierie et de sciences appliquées de l’Université de Columbia ont créé le premier robot capable d’apprendre un modèle de son corps entier à partir de zéro, sans aucune aide humaine.

L’étude a été publiée dans Science Robotics.

Enseigner au Robot

Les chercheurs ont montré comment le robot peut créer un modèle cinématique de lui-même et utiliser un modèle auto pour planifier les mouvements, atteindre les objectifs et éviter les obstacles dans une large gamme de situations. Il peut également reconnaître et compenser automatiquement les dommages à son corps.

Un bras robotique a été placé à l’intérieur d’un cercle de cinq caméras vidéo en streaming, et le robot s’est regardé lui-même à travers les caméras tout en se déplaçant librement. Il a bougé et s’est contorsionné pour apprendre exactement comment son corps bougeait en réponse à différents commandes moteurs, et après trois heures, il a finalement arrêté. Le réseau neuronal profond interne du robot a ensuite terminé l’apprentissage de la relation entre l’action moteur du robot et le volume occupé dans son environnement.

Hod Lipson est professeur de génie mécanique et directeur du laboratoire de machines créatives de Columbia.

“Nous étions vraiment curieux de voir comment le robot s’imaginait lui-même”, a déclaré Lipson. “Mais vous ne pouvez pas simplement jeter un coup d’œil à un réseau neuronal, c’est une boîte noire.”

Les chercheurs ont travaillé sur plusieurs techniques de visualisation avant que l’image de soi ne se dégage progressivement.

“C’était une sorte de nuage qui clignotait doucement qui semblait engloutir le corps tridimensionnel du robot”, a continué Lipson. “Lorsque le robot bougeait, le nuage clignotant suivait doucement.”

Le modèle auto du robot était précis à environ 1% de son espace de travail.

Applications et Avancées Potentielles

En permettant aux robots de se modéliser sans aide humaine, les experts peuvent réaliser une large gamme d’avancées. Tout d’abord, cela économise de la main-d’œuvre et permet au robot de surveiller son propre usure, en détectant et en compensant tout dommage. Les auteurs affirment que cette capacité aidera les systèmes autonomes à être plus autonomes. Un exemple qu’ils donnent est celui d’un robot d’usine, qui pourrait utiliser cette capacité pour détecter que quelque chose ne fonctionne pas correctement avant d’appeler à l’aide.

Boyuan Chen est le premier auteur de l’étude. Il a dirigé les travaux et est maintenant professeur adjoint à l’Université de Duke.

“Nous, les humains, avons clairement une notion de soi”, a déclaré Chen. “Fermez les yeux et essayez d’imaginer comment votre propre corps bougerait si vous deviez prendre une action, telle que tendre les bras vers l’avant ou faire un pas en arrière. Quelque part à l’intérieur de notre cerveau, nous avons une notion de soi, un modèle auto qui nous informe du volume de notre environnement immédiat que nous occupons, et de la façon dont ce volume change lorsque nous nous déplaçons.”

Lipson travaille depuis des années pour trouver de nouvelles façons de donner aux robots une forme de conscience de soi.

“La modélisation auto est une forme primitive de conscience de soi”, a-t-il expliqué. “Si un robot, un animal ou un humain a un modèle auto précis, il peut fonctionner mieux dans le monde, il peut prendre de meilleures décisions et il a un avantage évolutif.”

Les chercheurs ont reconnu les limites et les risques impliqués dans la concession d’une autonomie aux machines à travers la conscience de soi, et Lipson s’assure de dire que le type spécifique de conscience de soi dans cette étude est “trivial par rapport à celui des humains, mais il faut commencer quelque part. Nous devons aller lentement et prudemment, afin que nous puissions récolter les avantages tout en minimisant les risques.”

Alex McFarland est un journaliste et écrivain en intelligence artificielle qui explore les derniers développements en intelligence artificielle. Il a collaboré avec de nombreuses startups et publications en intelligence artificielle dans le monde entier.