« Le futur est déjà là — c’est juste inégalement réparti. »
Tant que nous parlons de l’universalité, il semble que nous ayons enfin trouvé la motivation pour répartir également le futur. La dernière bourde de technologie en date: Le célèbre DeepMind de Google a frappé à nouveau avec la notion d’un robot universel.
Google, avec son éminent esprit de collaboration, qui semble être en mesure de rassembler presque tout le monde, a choisi ce mois-ci de dévoiler au monde entier Open X-Embodiment. Cette base de données de fonctionnalités robotiques a été créée en collaboration avec 33 instituts de recherche. Eh bien, n’oublions pas que la base de données est comparée à ImageNet, qui est désormais une maison de plus de 14 millions d’images.
En dépit de ses petits débuts, Open X-Embodiment dispose déjà de plus de 500 compétences et 150 000 tâches provenant de 22 manifestations de robots. Avec ces chiffres, ils sont encore loin de ceux d’ImageNet, mais bon, Rome ne s’est pas construite en un jour, n’est-ce pas ? Ce qui est frappant, c’est la façon dont ils ont formé leur modèle RT-1-X sur ces données et l’ont utilisé pour former des robots dans d’autres laboratoires, atteignant un taux de succès de 50 % par rapport aux méthodes développées en interne.
Ces numéros pourraient ne pas sembler surréalistes, il y a clairement une promesse de possibilité dans des paysages autremement inexplorés.
L’un des collaborateurs clés de cette projet est Vincent Vanhoucke. Récemment nommé chef de la robotique chez Google DeepMind, Vanhoucke possède néanmoins une expérience impressionnante de plus de 16 ans chez Google, ce qui lui a permis de vivre une grande partie de l’évolution de la robotique dans l’entreprise.
Selon Vanhoucke, un élément essentiel à souligner est que le défi de la robotique est englobé par le problème plus vaste de l’IA générale. En d’autres termes, résoudre la question de l’intelligence était la clé pour réaliser des avancées significatives dans la robotique du monde réel. C’est pourquoi l’équipe a décidé de concentrer ses efforts sur cet aspect particulier.
Les visuels saisissants de leurs robots à l’œuvre sont une preuve vivante qu’ils sont sur la bonne voie.
Des discussions qui ont attisé la curiosité de Vanhoucke et de son équipe ont été des débats sur la question de savoir si et quand la robotique polyvalente se produira. Étant donné que Google DeepMind se concentre sur des méthodes polyvalentes plutôt que sur des incarnations polyvalentes, peut-être nous avons déjà une solution en vue.
Pour terminer, comme l’a suggéré Vanhoucke, que vous soyez serviteur de café ou bras robotique, n’importe quelle mise en œuvre peut être affinée pour résoudre un problème spécifique. Alors, Google DeepMind est-il en train de créer une technologie d’apprentissage pour des robots qui pourraient nous remplacer ? Eh bien, soyons honnêtes, ce n’est pas comme si on avait besoin d’une épiphanie pour comprendre ça, n’est-ce pas ?
Source : Techcrunch
