Les nouveaux systèmes IA de Google DeepMind apprennent aux robots à faire leurs lacets et à suspendre des vêtements

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Les nouveaux systèmes IA de Google DeepMind apprennent aux robots à faire leurs lacets et à suspendre des vêtements

Temps de lecture: 3 minute

  • Andrea Miliani

    Écrit par: Andrea Miliani Expert en actualités technologiques

  • L'équipe de localisation et de traduction

    Traduit par L'équipe de localisation et de traduction L'équipe de localisation et de traduction

L’équipe robotique de Google DeepMind a publié deux articles sur leurs recherches en matière de dextérité robotique, présentant ses nouveaux systèmes d’IA DemoStart et ALOHA Unleashed. Grâce à ces nouvelles avancées, les chercheurs ont réussi à faire nouer une lacet, suspendre des vêtements et réparer un autre robot de manière autonome par deux bras robotiques.

Dans la mise à jour publiée hier, l’équipe de robotique explique que l’exécution de tâches simples comme le serrage d’une vis ou le nouage de lacets peut être extrêmement difficile pour les robots car elles nécessitent une grande dextérité et une coordination entre deux bras.

L’équipe de Deepmind de Google ne travaillait qu’avec un seul bras. Ils ont récemment créé un robot capable de jouer au ping-pong à un niveau compétitif humain avec « juste un bras ».

Maintenant, les chercheurs ont développé des systèmes d’IA pour former des appareils à deux bras à effectuer des tâches plus complexes que les humains accomplissent quotidiennement.

« Pour rendre les robots plus utiles dans la vie des gens, ils doivent s’améliorer dans le contact avec les objets physiques dans des environnements dynamiques », a écrit l’équipe.

Le système d’IA ALOHA Unleashed – basé sur le système open source et à faible coût ALOHA développé par l’Université de Stanford – a enseigné à des robots à deux bras à manipuler des éléments et à travailler simultanément pour nouer une chaussure, suspendre une chemise, nettoyer une cuisine et insérer un engrenage.

D’un autre côté, DemoStart a développé un « algorithme d’apprentissage par renforcement » qui enseigne aux robots lors de simulations avec le programme open-source MuJoCo. Ce système d’IA est destiné à des tâches plus complexes impliquant davantage de pièces de robot, comme des doigts, des capteurs et des articulations.

«Le robot a atteint un taux de réussite de plus de 98% sur un certain nombre de tâches différentes en simulation, y compris la réorientation de cubes avec une certaine couleur apparente, le serrage d’un écrou et d’un boulon, et le rangement d’outils», ont expliqué les chercheurs. Plus tard, dans la vie réelle, le robot a performé avec un taux de réussite de 97% dans les tâches de levage et de réorientation de cubes, et de 64% dans une tâche complexe nécessitant l’insertion d’une prise dans une douille.

La société a fourni des vidéos et des images des expériences et des robots pour démontrer les capacités des nouveaux systèmes d’IA.

« Un jour, les robots IA aideront les gens dans toutes sortes de tâches à la maison, sur le lieu de travail et plus encore, » a écrit l’équipe concernant l’avenir de ce domaine en robotique. « La recherche sur la dextérité, y compris les approches d’apprentissage efficaces et générales que nous avons décrites aujourd’hui, aidera à rendre ce futur possible. »

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