facebook teaches ai powered robot adapt while walking
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Les chercheurs ont testé un robot à quatre pattes sur du sable, du pétrole, des roches et d'autres surfaces difficiles.
Facebook a appris à un robot à quatre pattes créé par la startup chinoise Unitree à s'adapter lorsqu'il marchait sur différentes surfaces.
Le robot à quatre pattes ressemble à un chien marchant sur du sable, des rochers et d'autres surfaces difficiles. Au fur et à mesure qu'il avance, le robot noir ajuste sa foulée et s'adapte sans tomber.
En faisant équipe avec l'école d'informatique de l'université Carnegie Mellon et l'université de Californie à Berkeley, l'équipe de recherche en IA de Facebook a appris au robot anonyme comment s'adapter à différentes conditions en temps réel, a annoncé vendredi l'équipe. Dans une vidéo, le robot, créé par la startup chinoise Unitree, ajuste sa façon de marcher lorsqu'il se déplace sur des pierres, dans des escaliers, sur un chantier de construction et autour d'un terrain extérieur.
Dans un salon, les chercheurs ont versé de l'huile sur du plastique pour créer une surface lisse. Ils ont empilé des planches et d'autres obstacles. Ils ont laissé tomber du poids sur le dos du robot. A chaque fois, le robot retrouvait son équilibre et continuait d'avancer.
Jitendra Malik, professeur à l'UC Berkeley qui travaille dans l'équipe de recherche sur l'IA de Facebook, a déclaré que le robot avait appris à s'adapter rapidement par essais et erreurs et grâce aux informations qu'il recueille de son environnement. Le robot, qui n'a pas de vision par ordinateur, apprend de la façon dont son corps réagit sur différentes surfaces, un processus similaire à la façon dont les humains apprennent. Lorsque les gens passent d'une surface dure au sable, par exemple, ils ajustent leurs pas une fois qu'ils se rendent compte que leur pied s'enfonce. 'Les défis de la robotique sont qu'il y a beaucoup de cette variabilité dans le monde réel', a déclaré Malik.
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En utilisant une combinaison de deux techniques, les chercheurs ont entraîné le robot contrôlé par l'IA dans une simulation informatique, exposant la machine à une variété de surfaces et à des conditions plus éprouvantes avant de la tester dans le monde réel. L'équipe appelle cette percée de l'IA Rapid Motor Adaptation, notant qu'il s'agit du « premier système entièrement basé sur l'apprentissage permettant à un robot à pattes de s'adapter à son environnement à partir de zéro en explorant et en interagissant avec le monde ».
L'avancée de l'IA, selon Facebook, pourrait améliorer les performances des robots utilisés dans les opérations de recherche et de sauvetage, ainsi qu'à la maison, où les machines doivent naviguer dans les escaliers et autres objets. La recherche pourrait également être appliquée aux villes intelligentes qui utilisent des données en temps réel pour atténuer le trafic et d'autres conditions qui pourraient nuire à la qualité de vie d'un résident.
Les robots peuvent être préprogrammés pour naviguer dans certains environnements, mais il est difficile pour un programmeur de prédire tous les obstacles qu'une machine pourrait rencontrer. Apprendre à un robot à s'adapter en temps réel pourrait également fonctionner sur du matériel moins cher, ce qui contribuerait peut-être à réduire les coûts à l'avenir.
À cause dela pandémie de coronavirus, les chercheurs en IA ont dû changer la façon dont ils menaient leurs expériences, car le laboratoire était fermé. Ashish Kumar, un étudiant diplômé de l'UC Berkeley, a déclaré avoir testé le robot chez lui, sur des sentiers de randonnée dans la région de la baie et sur un chantier de construction à proximité.
'C'était tout ce que je pouvais trouver dans un certain sens', a déclaré Kumar. Le robot s'est également cassé plusieurs fois au cours des tests.
Le robot compatible RMA a surpassé les systèmes alternatifs et a pu marcher sur le sable, la boue, les trains, les hautes herbes et un tas de terre sans tomber, selon un article. Il a réussi dans 70 % des essais où il a dû descendre des escaliers sur un sentier de randonnée. Il n'est pas tombé dans 80% des tests qui l'ont fait traverser un tas de ciment et un tas de cailloux, selon le journal.
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