MIT: Des robots apprennent à transférer leurs connaissances à d'autres robots

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Si l'enseignement des robots pour apprendre à d'autres robots ne passe pas inaperçu, ces technocrates surinstruits vont semer les graines de notre propre destruction. Est-ce que quelqu'un pense au-delà de la fin de son téléphone intelligent?  Éditeur TN

Enseigner à un robot comment faire quelque chose se fait généralement soit en le programmant pour effectuer une tâche spécifique, soit en démontrant cette tâche au robot pour l'observer et l'imiter. Cependant, cette dernière méthode n'a jusqu'à présent pas été suffisamment précise pour que les robots puissent transférer leurs connaissances à d'autres robots.

Cela change, cependant, grâce aux chercheurs du Laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle du MIT (CSAIL) et à leur nouvelle méthode d'enseignement, appelée C-LEARN. Cela pourrait avoir de lourdes conséquences en permettant aux non-programmeurs d'apprendre plus facilement aux robots comment effectuer certaines tâches. Mieux encore, il permet aux robots d'apprendre à d'autres robots comment effectuer les mêmes tâches.

Le système le fait en donnant au robot une base de connaissances avec des informations sur la façon d'atteindre et de saisir différents objets. Ensuite, à l'aide d'une interface 3D, le robot voit une démonstration unique sur la façon, par exemple, de ramasser un cylindre ou d'ouvrir une porte. La tâche est divisée en moments importants appelés «images clés» - étapes que le robot doit suivre pour exécuter correctement la tâche.

Le banc d'essai de C-LEARN est un petit robot à bombe à destruction de bombe appelé Optimus. Une fois que Optimus a appris à exécuter une tâche, il peut transférer ces connaissances à Atlas, un robot 400 de six pieds de haut (nous avons déjà écrit sur Atlas à plusieurs reprises, ici et un ici).

«En combinant l'intuitivité de l'apprentissage de la démonstration avec la précision des algorithmes de planification de mouvement, cette approche peut aider les robots à effectuer de nouveaux types de tâches qu'ils n'avaient pas encore apprises, comme l'assemblage en plusieurs étapes à l'aide de leurs bras, Claudia Pérez-D'Arpino, une doctorante qui a écrit un article sur C-LEARN avec la professeure du MIT, Julie Shah, a déclaré dans un communiqué.

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