Cette nouvelle technique vise à faciliter l'apprentissage de la manipulation d'objets aux robots.
Les appareils robotiques avancés peuvent déjà reconnaître les objets et les manipuler. Mais dès qu'un élément change dans le contexte, ils ont des difficultés à reconnaître leur environnement. Il faut donc recommencer tout le processus d'apprentissage. Mais les chercheurs du MIT ont trouvé un moyen plus pratique de leur apprendre de nouvelles compétences.
La robotique et le défi de la manipulation d'objets
Un robot doté d'une intelligence artificielle peut reconnaître des objets et interagir avec. Aussi, ce n'est plus surprenant de voir un appareil qui peut prendre une tasse sur une table et la mettre dans l'évier, par exemple. Mais si la tasse est à l'envers ou couchée sur le côté, le robot voit cela comme un scénario inconnu. Il devra alors être reprogrammé pour pouvoir interagir dans ce nouveau contexte.
Traditionnellement, l'apprentissage des robots implique l'étiquetage de milliers d'images pour la reconnaissance d'images. Mais il s'agit d'une étape chronophage qui plus est manuelle. Mais des chercheurs du MIT ont mis au point une nouvelle technique d'apprentissage automatique pour la manipulation d'objets. Avec une poignée de démonstrations, cela prendra moins de 15 minutes pour assimiler de nouvelles aptitudes.
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Faciliter l'apprentissage des robots
La nouvelle technique combine la reconstruction de formes 3D et le machine learning, et implique l'utilisation d'une caméra de profondeur. Les chercheurs ont créé un modèle de réseau neuronal appelé NDF (Neural Descriptor Field).
Il commence par apprendre la géométrie et les coordonnées 3D d'une classe d'objets. Par la suite, une propriété appelée « équivariance » permet au modèle de reconnaître un objet, peu importe la position dans laquelle il se trouve.
De plus, l'apprentissage par classe d'objets permet aux robots d'associer les parties connexes des objets. Ainsi, ils peuvent reconnaître automatiquement les similarités entre les objets de même type. Autrement dit, grâce à cette nouvelle méthode, un robot peut manipuler les objets qu'il n'a jamais vus auparavant.
En testant leur système, les chercheurs ont obtenu un taux de réussite de 85 % dans les tâches de préhension et de placement d'objets inconnus dans une nouvelle orientation. C'est 1,9 fois supérieur à la meilleure base de référence. Néanmoins, la méthode ne fonctionne actuellement que pour la même catégorie d'objets sur laquelle le modèle a été entraîné.
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