Quand le « Deep Learning » donne aux robots le don d’apprendre par eux-mêmes

Berkeley-Deep-LearningUn robot capable de visser le bouchon d’une bouteille, placer un cintre sur un portant, ou encore manipuler les formes géométriques d’un simple jeu de maternelle, rien de vraiment extraordinaire aujourd’hui, si ce n’est que le robot qui réalise ces tâches a appris ces gestes de lu-même, par essai/erreur.

Un robot qui apprend de la même manière qu’un entre humain, c’est le tour de force réalisé par les chercheurs de Berkeley qui ont injecté un algorithme  de « Deep Learning » dans un vénérable robot PR2 pour lui donner cette capacité d’apprendre. Une avancée majeure en intelligence artificielle selon ces chercheurs.

Le « Deep Learning » va apporter un peu d’adaptabilité aux robots

Les chercheurs du département informatique et ingénierie électrique de Berkeley vont présenter les résultats de leurs travaux lors de la prochaine conférence de l’ICRA (International Conference on Robotics and Automation) qui va se tenir à Seattle le 28 mai prochain. Selon le communiqué de la prestigieuse université californienne ce qu’ils ont réalisé constitue une avancée majeure dans le domaine de la robotique. Ceux-ci ont implémenté des algorithmes de « Deep Learning » dans un robot. Il s’agit d’algorithmes d’Intelligence artificielle qui sont traditionnellement utilisés dans l’analyse d’image.C’est grâce à de tels algorithmes qu’un logiciel est capable d’identifier un chat sur une photo ou, en l’occurrence, une bouteille, un cintre ou une forme quelconque. Inutile donc d’apprendre et réapprendre au robot à ouvrir une bouteille. Celui-ci est capable d’appliquer sa procédure de vissage sur n’importe quelle bouteille, à partir du moment où il reconnait que l’objet face à lui est de type « bouteille », même si on lui présente des bouteilles de formes et de tailles différentes.

Pour parvenir à cet « exploit », les chercheurs ont doté leur PR2 d’un réseau de 92.000 neurones logiciels qui donnent à ce robot cette capacité d’apprendre ou plutôt la capacité de nommer les objets placés dans son environnement. C’est ce qu lui permet de reconnaître une bouteille, même si sa forme varie avec celle des premières bouteilles que les chercheurs lui ont donné à voir.

(Photo courtesy of UC Berkeley Robot Learning Lab)

BRETT à l’oeuvre face à différent types de bouteilles. (Photo courtesy of UC Berkeley Robot Learning Lab)

Le Personal Robot 2 (PR2) avec son cerveau artificiel à été baptisé du sobriquet BRETT, pour Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks. Pour l’instant, avec ces capacités intellectuelles  encore limitées, il faut 3 heures au robots pour apprendre et effectuer une tâche nouvelle tandis qu’il lui faudrait 10 minutes seulement pour la mener à bien en étant programmé pour le faire. Néanmoins les chercheurs estiment que dans les 5 à 10 prochaines années, cette approche va permettre aux robots d’apprendre des tâches de plus en plus complexes et que le « Deep Learning  » va permettre des avancées majeures en termes de capacités d’apprentissage pour les robots.

Source : « New ‘deep learning’ technique enables robot mastery of skills via trial and error« ,  Berkeley News Center, 21 mai 2015

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