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Credits image : Rock'n Roll Monkey / Unsplash

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Comment améliorer l’adaptabilité des robots domestiques avec la simulation?

Pourquoi voit-on si peu de robots, autres que les aspirateurs, dans nos foyers? Quelles sont les véritables difficultés d’intégration des robots dans nos maisons? Principalement, cela s’explique par la variabilité des environnements domestiques. Chaque domicile est unique, tant dans son agencement, son éclairage, ses surfaces que par la présence des humains ou des animaux de compagnie.

Cette semaine, des chercheurs du MIT CSAIL mettent en avant une méthode innovante pour entraîner les robots domestiques en utilisant des simulations. En scannant une partie de leur maison avec un iPhone, les utilisateurs peuvent télécharger ces données dans une simulation. Mais quelles en sont les véritables implications?

La simulation est devenue un pilier de l’entraînement des robots au cours des dernières décennies. Elle permet aux machines de tester et d’échouer des milliers, voire des millions de fois, en un temps bien inférieur à celui requis dans le monde réel. Pourquoi est-ce si crucial?

En simulation, les robots peuvent apprendre de leurs erreurs sans conséquences matérielles.

Imaginez un instant qu’il faille sacrifier 100 mugs pour apprendre à un robot à les placer dans le lave-vaisselle. Pulkit Agrawal, chercheur impliqué dans cette étude, souligne que « s’entraîner dans le monde virtuel est très puissant, car le robot peut s’exercer des millions de fois. Peu importe qu’il ait cassé un millier de plats, car tout se passait dans le monde virtuel. » Mais n’y a-t-il pas des limites à cette méthode?

En effet, la simulation seule ne peut pas tout anticiper, surtout dans des environnements aussi dynamiques que nos maisons. Le fait de rendre les simulations aussi accessibles qu’un scan iPhone pourrait considérablement améliorer l’adaptabilité des robots à différents contextes domestiques. Mais comment assurer que ces robots puissent s’adapter rapidement à des changements imprévisibles?

Créer une base de données suffisamment robuste de ces environnements permet de rendre le système plus adaptable lorsqu’un objet est déplacé ou qu’un élément est laissé sur le comptoir de la cuisine. Cela nous amène à une question cruciale : Quelle sera la prochaine grande avancée pour intégrer les robots dans nos vies quotidiennes de manière plus fluide et naturelle?

Source : Techcrunch

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