Les marketeurs avisés de Boston Dynamics ont-ils révolutionné l’industrie robotique la semaine dernière avec leur double coup médiatique, notamment l’annonce de l’Atlas électrique? Cette nouvelle, qui a touché le cœur de la communauté en annonçant la mise au retrait de l’Atlas hydraulique d’origine, soulève une question fondamentale: le progrès technologique doit-il se faire au prix de l’obsolescence programmée?
L’accompagnement d’une vidéo célébrant le voyage de l’Atlas âgé, du projet de recherche DARPA à un robot bipède impressionnant et agile, n’était-il pas un moyen de montrer que, malgré les avancées, chaque échec fait partie intégrante du processus d’apprentissage? Les erreurs et les chutes ne sont-elles pas des étapes cruciales vers le succès, nous rappelant que la perfection est un voyage et non une destination?
« Chaque échec, chaque chute nous enseigne quelque chose de nouveau sur la voie du progrès. »
La transparence dans le domaine de la robotique est-elle suffisamment valorisée? Montrer les robots en train de tomber, n’est-ce pas une façon de démontrer les défis réels auxquels ils sont confrontés et de souligner l’importance de l’apprentissage par l’erreur pour atteindre la perfection? Pras Velagapudi, le CTO nouvellement nommé chez Boston Dynamics, ne soutient-il pas cette idée en notant que voir les robots chuter est un bon signe, un témoignage qu’ils sont véritablement testés dans des conditions réelles?
Néanmoins, apprendre à tomber correctement est-il aussi crucial pour les robots que pour les humains? Les conseils de Harvard sur « comment tomber sans se blesser » peuvent-ils s’appliquer à la robotique, enseignant aux machines à se protéger et à se relever de manière efficace? Les déclarations d’Aaron Saunders, CTO de Boston Dynamics, ne révèlent-elles pas une approche novatrice, célébrant les chutes comme étapes d’apprentissage indispensables, même si elles entraînent parfois des dégâts?
La préparation à la chute n’est-elle pas devenue un élément essentiel du développement des robots tels qu’Atlas, comme en témoigne l’intégration de mécanismes permettant à ces machines de se relever d’une position allongée? Comment ces leçons tirées de l’expérience avec Spot, le quadrupède de Boston Dynamics, ont-elles influencé la conception et la robustesse d’Atlas, notamment dans sa capacité à se relever après une chute?
La capacité des robots à s’adaptater aux environnements de travail existants, sans nécessiter des modifications majeures de ces derniers, ne souligne-t-elle pas l’importance de leur capacité à surmonter les imprévus, comme le fait de tomber puis de se relever de manière autonome? Cet adaptabilité ne représente-t-elle pas un facteur clé pour l’avenir de l’automatisation dans le secteur industriel? En regardant au-delà de chaque chute, chaque erreur, ne découvrons-nous pas les véritables avancées permettant à la technologie de repousser ses limites?
Dans ce contexte, l’apprentissage par renforcement utilisé par la société pour aider les robots à se redresser n’est-il pas la preuve que même les machines peuvent « apprendre de leurs erreurs », adoptant des moyens innovants pour surmonter les obstacles et améliorer leur efficacité?
Source : Techcrunch
