Unity fait progresser l’industrie de la robotique avec de nouvelles versions

Unity est l’une des principales plateformes de développement et d’exploitation de contenus 3D en temps réel, ou RT3D. La société a récemment annoncé son estimation de la pose d’objets, qui vise à améliorer l’industrie de la robotique, en particulier dans les environnements industriels, grâce à l’utilisation de la vision par ordinateur et des technologies de simulation.

Démonstration de la pose d’objets

La démonstration de la pose d’objets a eu lieu aux côtés d’une démonstration correspondante, montrant comment les robots peuvent apprendre à partir de données synthétiques.

Le Dr Danny Lange est vice-président senior de l’intelligence artificielle chez Unity.

« C’est un exemple puissant d’un système qui apprend au lieu d’être programmé, et à mesure qu’il apprend à partir des données synthétiques, il est capable de capturer des modèles beaucoup plus nuancés que tout programmeur n’aurait jamais pu le faire », a-t-il déclaré. « En superposant nos technologies, on voit comment nous franchissons une ligne, et nous commençons à traiter quelque chose qui est vraiment de l’IA, et dans ce cas, en démontrant les efficacités possibles dans la formation des robots. »

Lorsque le Dr Lange parle de la superposition des technologies de l’entreprise, il fait en partie référence aux récentes versions de Unity qui prennent en charge le système d’exploitation des robots (ROS), qui est un cadre flexible pour le développement de logiciels de robot.

https://www.youtube.com/watch?v=dhVPml_IVr4

Évolution à partir de versions précédentes

Avant la sortie de la démonstration d’estimation de la pose d’objets, Unity a publié l’importateur URDF de l’entreprise, un package open-source Unity, ainsi que le ROS-TCP-Connector, qui vise à réduire considérablement la latence des messages entre les nœuds ROS et Unity. Cela permet au robot qui fonctionne dans un environnement simulé d’agir en quasi-temps réel.

Les technologies de simulation sont souvent utilisées lors du test d’applications dans des situations dangereuses, coûteuses ou rares. En utilisant la simulation, les applications peuvent être validées avant leur déploiement sur le robot, ce qui permet une détection précoce des problèmes potentiels. En combinant le moteur de physique intégré d’Unity et l’éditeur Unity, il peut y avoir un nombre infini d’environnements virtuels.

Avec la combinaison de ces outils, la démonstration a montré comment de grandes quantités de données d’entraînement synthétiques et étiquetées peuvent être créées. Il a ensuite été utilisé pour former un modèle d’apprentissage automatique simple pour prédire la position d’un cube. La démo a fourni un didacticiel pour ceux qui souhaitent recréer le projet.

« Avec Unity, nous n’avons pas seulement démocratisé la création de données, nous avons également fourni un accès à un système interactif pour simuler des interactions avancées dans un environnement virtuel », a poursuivi Lange.

« Vous pouvez développer les systèmes de contrôle pour un véhicule autonome, par exemple, ou ici pour des bras robotiques très coûteux, sans le risque d’endommager les équipements ou d’augmenter considérablement le coût des installations industrielles. Le fait de pouvoir prouver le risque des applications prévues dans un environnement virtuel de haute fidélité permettra d’économiser du temps et de l’argent pour de nombreuses industries qui sont sur le point d’être transformées par la robotique combinée à l’IA et à l’apprentissage automatique. »