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Cette cuisine Ikea pourrait apprendre aux robots industriels à être moins bêtes et plus utiles
Nvidia
Malgré tous les progrès récents de l'intelligence artificielle, les robots industriels restent étonnamment stupides et dangereux. Bien sûr, ils peuvent effectuer des tâches ardues de manière précise et répétitive, mais ils ne peuvent pas réagir aux variations de leur environnement ou s'attaquer à quelque chose de nouveau. Cela limite considérablement l'utilité des robots sur le lieu de travail.
Nvidia veut utiliser l'apprentissage automatique pour aider à résoudre ce problème. Le premier producteur mondial de puces informatiques spécialisées essentielles à l'intelligence artificielle ouvre un nouveau laboratoire de robotique à Seattle pour rendre les robots qui travaillent aux côtés des humains - les co-bots - plus intelligents et plus capables. Et tout est basé sur une cuisine standard d'Ikea.
Un système à l'intérieur de la cuisine-laboratoire - un seul bras de robot assis sur une plate-forme à roues - passe déjà ses journées à aller chercher des bocaux, des bouteilles et des boîtes et à les mettre dans des tiroirs. Dieter Renard , le créateur du laboratoire et professeur à l'Université de Washington, affirme que de telles tâches dotent les robots des compétences nécessaires pour effectuer des travaux en usine plus difficiles ou pour aider dans les hôpitaux. Je vois cela comme le domaine idéal pour représenter n'importe quel défi, dit Fox.
Les tâches de la cuisine deviendront de plus en plus difficiles, allant de la recherche et du déplacement d'objets familiers au travail avec des objets inconnus. Finalement, si tout se passe bien, un robot pourra travailler aux côtés d'un humain en faisant quelque chose d'aussi complexe que la préparation d'un repas.
Un autre avantage d'utiliser une cuisine Ikea standard est que d'autres laboratoires de robotique pourront reproduire le travail de l'équipe Nvidia et le comparer avec le leur. Le nouveau laboratoire comprendra environ 50 chercheurs en robotique, y compris des professeurs à temps partiel et des stagiaires.
Les dernières années ont offert des signes encourageants indiquant que les progrès de l'apprentissage automatique pourraient considérablement renforcer les capacités des robots industriels. L'apprentissage par renforcement, en particulier, est devenu un moyen passionnant pour les robots de relever des défis difficiles. Il s'agit de contrôler un robot avec un réseau neuronal profond et de récompenser le comportement qui rapproche le système d'un objectif donné.
Par exemple, un robot appelé Dactyle , d'OpenAI, une organisation à but non lucratif de San Francisco, a appris à manipuler le bloc d'un enfant en s'entraînant pendant l'équivalent de 100 ans dans une simulation informatique. Cependant, les échecs commerciaux montrent à quel point il est difficile de rendre les robots plus intelligents plus pratiques.
Le problème avec la plupart des projets est qu'ils ne fonctionnent que dans des situations relativement étroites. Modifiez légèrement l'environnement et le système doit tout réapprendre à partir de zéro. La plupart des démos dans ce domaine ne sont pas aussi générales qu'elles sont faites pour apparaître, dit Todorov , un roboticien également à l'Université de Washington, qui a développé un environnement de simulation populaire pour les robots appelé MuJoCo.
Fox dit que la clé d'un apprentissage robotique plus généralisable pourrait être de doter les robots d'une compréhension fondamentale du monde physique, y compris des éléments tels que la gravité. Cette idée, qu'ils expérimentent, pourrait s'apparenter quelque peu à la compréhension intuitive de la physique que les bébés présentent.
Peu d'entreprises ont surfé sur la révolution de l'intelligence artificielle comme Nvidia. Il convient donc de prendre note lorsque l'entreprise parie sur la robotique. Nvidia devrait bénéficier d'une révolution de l'IA dans la robotique industrielle, en partie parce que son matériel est crucial pour l'exécution de logiciels d'apprentissage automatique modernes. Sa technologie est également précieuse pour effectuer des simulations virtuelles qui sont de plus en plus essentielles à la formation des robots.
Fox et ses collègues du laboratoire de Seattle sont particulièrement enthousiasmés par la tendance émergente vers des environnements virtuels à la fois physiquement réalistes et visuellement indiscernables du monde réel. La simulation va jouer un rôle très, très important dans l'avenir des robots, dit Fox.