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Le logiciel fait de l'apprentissage du robot un jeu d'enfant
Tout comme un tout-petit apprendra rapidement à reconnaître une friandise savoureuse ou à éviter de saisir un objet épineux, le logiciel publié aujourd'hui permettra d'apprendre plus facilement aux robots à apprendre à se comporter par l'expérience plutôt que par une reprogrammation laborieuse.
Le logiciel, appelé BrainOS, a été développé par Société du cerveau , une société basée à San Diego qui est soutenue par le fabricant de puces mobiles Qualcomm .
Un tel logiciel pourrait finalement rendre les robots plus simples à utiliser. Au lieu d'écrire un nouveau code ou d'accéder à une interface utilisateur graphique, avec BrainOS, un utilisateur peut entraîner un robot à effectuer une tâche simple, comme se déplacer vers un objet particulier, en le guidant d'abord manuellement tout au long du processus.
Il est particulièrement difficile pour les robots de fonctionner de manière fiable dans des environnements complexes et changeants, c'est pourquoi l'apprentissage est une approche prometteuse. Certains robots commerciaux sont déjà capables de simples prouesses d'apprentissage, en fait. Mais BrainOS inclut une gamme de techniques d'apprentissage, ce qui permet aux ingénieurs robotiques d'exploiter facilement les bibliothèques de logiciels pour apprendre des tâches telles que la reconnaissance, la navigation et la manipulation d'objets.
Brain Corporation a présenté le logiciel lors d'un événement de robotique à Boston l'année dernière, en utilisant un petit prototype de robot rouge ressemblant à un Segway avec deux caméras pour les yeux. Il était possible de montrer au robot un objet, puis de le faire suivre cet objet.
Les capacités d'apprentissage utilisées par BrainOS impliquent d'introduire des informations dans un réseau simulé de neurones et de synapses virtuels, puis de fournir une rétroaction positive ou négative, un processus connu sous le nom d'apprentissage supervisé. Cette approche s'est avérée particulièrement efficace ces dernières années.
Todd Hylton, vice-président exécutif de Brain Corporation, a déclaré dans un communiqué que les logiciels d'apprentissage automatique sont principalement destinés aux chercheurs universitaires plutôt qu'aux ingénieurs de l'industrie. BrainOS aide à résoudre ce problème en fournissant un cadre technologique central accessible à ceux qui cherchent à prototyper, commercialiser et monétiser des applications robotiques, a déclaré Hylton.
Ashutosh Saxena , directeur d'un projet appelé RoboBrain à l'Université Cornell et à Stanford, qui consiste à appliquer des méthodes d'apprentissage automatique aux robots, affirme que BrainOS pourrait plaire à ceux qui cherchent à commercialiser de nouveaux types de robots. Il existe un besoin pour un produit facile à utiliser qui combine des compétences de niveau supérieur telles que la vision et la planification des mouvements, dit-il.
Brain Corporation sort également une version de son logiciel avec une puce développée par Qualcomm appelée bStem (abréviation de tronc cérébral). Cette puce est également conçue pour imiter le fonctionnement du cerveau, en stockant et en traitant les données en parallèle plutôt qu'en série. De telles puces neuromorphiques peuvent être utilisées pour exécuter très efficacement des réseaux de neurones simulés, et Qualcomm est l'une des nombreuses sociétés qui espèrent commercialiser la technologie (voir 10 technologies révolutionnaires : puces neuromorphiques).
La technologie robotique progresse rapidement, en partie grâce aux progrès du matériel, notamment les puces informatiques, les capteurs et les actionneurs. Mais le logiciel est également moteur de progrès. Par exemple, l'open source Système d'exploitation robotique permet aux ingénieurs d'ajouter plus facilement de nouvelles fonctionnalités à un robot sans avoir à créer des fonctionnalités de base à partir de zéro.
Les logiciels d'apprentissage automatique avancés tels que BrainOS pourraient voir d'autres capacités plus avancées partagées entre les robots, les robots apprenant des expériences des autres.