Général

La main robotique d'OpenAI apprend à manipuler des objets avec une dextérité presque humaine


Les progrès de l'intelligence artificielle (IA) font de plus en plus la une des journaux avec la technologie en constante évolution. Cependant, les robots humanoïdes que nous avons vus dans de nombreux films de science-fiction sont encore loin de devenir réalité.

Les experts qui ont pris la parole lors de la conférence mondiale sur l'IA de cette année ont révélé que cela était dû au fait que l'industrie était toujours aux prises avec certains problèmes clés pour réduire l'écart entre les humains et les robots. L'un d'eux est la faible efficacité des algorithmes d'apprentissage.

Il semble qu'OpenAI, le laboratoire de recherche sur l'IA fondé par Elon Musk, vient de faire un pas de géant dans cette direction. Dans un blog publié sur le site de l'organisation cette semaine, OpenAI a révélé l'évolution de son algorithme d'apprentissage OpenAI Five en un système appelé Dactyl qui peut entraîner des robots sans l'apport de la modélisation physique.

Un robot à la dextérité sans précédent

Dactyl utilise une Shadow Dexterous Hand pour manipuler des objets dans un processus qui entraîne des mouvements comparables à la mobilité humaine. "Nous avons formé une main de robot ressemblant à un humain à manipuler des objets physiques avec une dextérité sans précédent", lit-on sur le blog de l'organisation à but non lucratif.

Une vraie main de robot, formée avec le même algorithme d'apprentissage et le même code qu'OpenAI Five, a appris des mouvements de type humain pour faire pivoter des objets: https://t.co/PCScd0wAo6

- OpenAI (@OpenAI) 30 juillet 2018

OpenAI a expliqué que Dactyl est entièrement formé à la simulation et adapte avec succès ces connaissances acquises à la réalité. Les exercices voient les chercheurs placer un bloc dans la paume de la main robotique et ordonner à Dactyl de le repositionner.

Dactyl traite les coordonnées et les images du bout du doigt de la main à partir de trois caméras RVB et fait tourner presque élégamment le bloc. Le mouvement qui en résulte est étrangement humain.

Les mains robotiques humanoïdes ont été introduites pour la première fois il y a des décennies, cependant, la robotique traditionnelle s'est avérée inefficace pour fournir des solutions pour former les outils à manipuler efficacement les objets. OpenAI a donc décidé d'utiliser la randomisation de domaine, un processus créé par le laboratoire pour résoudre les difficultés liées au transfert d'expériences simulées dans le monde réel appelé écart de réalité.

Comportements découverts de manière autonome

Au lieu d'entraîner un modèle sur un seul environnement simulé, la randomisation de domaine l'expose à un large éventail d'environnements dans une simulation conçue avec de nombreuses expériences. La solution s'est avérée efficace.

OpenAI a ensuite adapté Dactyl pour pouvoir manipuler des objets aléatoires, pas seulement ceux modifiés pour prendre en charge le suivi. Pour ce faire, Dactyl a été formé pour traiter les informations des images de la caméra RVB pour estimer la position et l'orientation des objets à l'aide d'un réseau neuronal convolutif.

Au final, OpenAI a assisté à la création d'un système qui pourrait apprendre par lui-même à générer des mouvements pour repositionner le bloc similaires à ceux utilisés par les humains.

«Nous avons remarqué que Dactyl utilise un riche ensemble de stratégies de manipulation habiles pour résoudre la tâche», lit-on sur le blog.

"Ces stratégies sont également couramment utilisées par les humains. Cependant, nous ne les enseignons pas explicitement à notre système; tous les comportements sont découverts de manière autonome", a expliqué le blog.


Voir la vidéo: euronews futuris - Un coup de main robotique (Juin 2021).