Traditionnellement, les robots sont dotés de capteurs complexes. Ils reposent également sur des modèles mathématiques rigides pour comprendre leurs mouvements et interagir avec leur environnement. Malgré leur efficacité, ces solutions coûtent cher et rendent difficile la conception de robots plus souples ou bio-inspirés. Pour remédier à ce problème, des chercheurs du CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) du Massachusetts Institute of Technology ont développé un système de contrôle robotique innovant baptisé Neural Jacobian Fields (NJF). Celui-ci offre aux machines la capacité de percevoir et d’interpréter leur propre structure corporelle en se basant exclusivement sur des informations visuelles. Avec cette avancée, l’équipe du MIT rompt ainsi avec l’approche conventionnelle de la programmation en offrant aux robots la capacité d’apprendre à effectuer des gestes par eux-mêmes.
Un concept révolutionnaire
La méthode développée par Sizhe Lester Li, doctorant au MIT, et ses collègues repose sur l’apprentissage auto-supervisé. En d’autres termes, le robot effectue des mouvements aléatoires, observe les résultats visuels, et ajuste ses commandes en conséquence. Il s’agit d’une forme de conscience corporelle artificielle, qui rappelle la manière dont nous, les humains, apprenons à contrôler nos membres dès notre plus jeune âge. Pour évaluer le système, les chercheurs ont eu recours à différents types de robots. Ces derniers ont été équipés du NJF. L’équipe du CSAIL a notamment mené des tests sur une main pneumatique souple capable de saisir des objets, une main Allegro rigide et un bras robotisé imprimé en 3D. Ils affirment également avoir testé la technologie sur une plateforme rotative dépourvue de capteurs.
Faciliter la conception des robots
Les résultats ont été largement satisfaisants. Dans chaque cas, le Neural Jacobian Fields a réussi à modéliser la forme du robot et à comprendre comment ses membres réagissaient aux commandes, uniquement à partir de données visuelles. Selon les chercheurs, cette capacité à s’adapter à des morphologies variées sans modification matérielle ouvre la voie à des designs plus audacieux. Les ingénieurs n’ont plus besoin d’intégrer des capteurs ou de renforcer certaines zones pour faciliter le contrôle. Le robot apprend par lui-même, ce qui simplifierait considérablement le processus de conception.
Une innovation majeure
D’après Sizhe Lester Li, cette avancée marque un tournant dans la manière dont les robots sont conçus. « Aujourd’hui, de nombreuses tâches robotiques nécessitent une ingénierie et une programmation intensives. Demain, nous pourrions simplement montrer à un robot ce qu’il doit faire, et le laisser apprendre à atteindre l’objectif de manière autonome », a-t-il expliqué. En éliminant le recours aux capteurs traditionnels et la dépendance aux modèles préétablis, cette technologie novatrice basée sur l’intelligence artificielle offrirait en conséquence aux robots la capacité de s’adapter à des modifications physiques sans nécessiter de reconfiguration logicielle. Plus d’informations sur csail.mit.edu. Que pensez-vous de cette capacité à apprendre seul pour les robots ? Je vous invite à nous donner votre avis, vos remarques ou nous remonter une erreur dans le texte, cliquez ici pour publier un commentaire .
