Comment les robots acquièrent de nouvelles compétences auprès des humains


Alors que les robots commencent à dominer notre vie quotidienne, des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont appris à un robot comment apprendre une nouvelle tâche de sélection et de placement à l’aide de démonstrations humaines.

Les démonstrations humaines aident à « reprogrammer » le robot dans des poses aléatoires qu’il n’a jamais rencontrées auparavant. La nouvelle technologie permet au robot d’apprendre rapidement une nouvelle compétence en 10 à 15 minutes.

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Selon les chercheurs, la nouvelle technologie utilise un « réseau de neurones » pour reconstruire des images 3D, le système saisit rapidement ce que le réseau de neurones a appris puis l’exécute.

La nouvelle technologie devrait changer la donne dans le stockage d’entrepôt de commerce électronique où les robots doivent effectuer une variété de tâches comme stocker des tasses à l’envers et à divers endroits.

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Les chercheurs disent que le robot n’a besoin que de dix démonstrations pour apprendre une nouvelle technique, par exemple sur la façon d’arranger les bouteilles et les bols. La technologie aide le robot à manœuvrer de manière transparente dans des « environnements non structurés ».

Selon les chercheurs, si un robot visualise un scénario complètement nouveau, cela devient une tâche difficile. Il s’agit ici d’un modèle de réseau de neurones Neural Descriptor Field (NDF) qui aide le robot à comprendre et à apprendre. Le nuage de points 3D aide le robot à appliquer ses compétences dans le monde réel.

Le robot apprend à choisir une tasse avec des exemples physiques un peu comme on enseigne à un enfant. Les chercheurs affirment que les nouvelles « tâches de sélection et de placement » ont un taux de réussite de 85 %, qui est évalué en fonction de la précision avec laquelle le robot saisit un nouvel objet et le place à un endroit particulier.

(Avec les contributions des agences)

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