Deep Reinforcement Learning, la technique qui va doper l’intelligence des robots

Robot-awakeIl est maintenant acquis que les robots peuvent apprendre seul à réaliser des tâches élémentaires. Que ce soit en visualisant des vidéos sur Youtube ou par essai/erreur, les algorithmes de Deep Learning leur donnent aujourd’hui cette faculté réservée à peu d’êtres vivants. Néanmoins cela demande au robot une débauche d’efforts, de temps et d’énergie totalement disproportionné. néanmoins, le monde de l’intelligence artificielle évolue vite et des chercheurs proposent maintenant une approche bien plus rapide pour permettre aux robots d’apprendre. Cette technique, baptisée « Deep Reinforcement Learning » permettra de multiplier par 100 la vitesse d’apprentissage des robots du futur.

Osaro adapte l’approche à la robotique industrielle

Sean Parker, Peter Thiel et Jerry Yang ont misé 3,3 millions de dollars dans une startup encore totalement inconnue : Osaro. La vocation de cette startup est de développer des algorithmes d’intelligence artificielle pour les machines. Ses chercheurs comptent développer des algorithmes de « Deep Reinforcement Learning » ou « réseau neuronal profond à apprentissage par renforcement » en français pour des robots. DeepMind, une autre startup aujourd’hui rachetée par Google DeepMind avait démontré l’intérêt de cette technique en décembre 2013 avec… des jeux d’arcade des années 80.
Cette technique a permis à l’ordinateur d’acquérir un niveau équivalent voire supérieur aux humains toujours fans d’Atari 2600. Interrogé par le MIT Tech Review, Derik Pridmore le président d’Osaro a affirmé que l’industrie sera le premier marché des algorithmes conçus par son équipe. Un choix plutôt risqué pour la startup. Actuellement les algorithmes sont mis au point en simulation. Les premières mises en place chez des industriels sont annoncées pour 2017.

Sources :

« A Supercharged System to Teach Robots New Tricks in Little Time », MIT Technology Review, 2 décembre 2015

« Robotics: Ethics of artificial intelligence », Nature, 27 mai 2015

 

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