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Photo : un robot né pour manipuler. © UMIACS
Ce robot apprend en regardant
des tutoriels sur YouTube
Bientôt des robots humanoïdes autodidactes ? Des chercheurs américains ont réussi à faire apprendre un geste à un robot en le laissant visualiser une série de 12 vidéos sur ce geste.
MIAM. En cuisine, le chef est un robot ! Toque sur la tête, il coupe, émince, tranche, cisèle ou badigeonne les aliments disposés devant lui selon les recettes. Ses doigts agiles, qui prolongent deux longs bras articulés, manipulent avec dextérité les ingrédients et exécutent les gestes du parfait cuisinier. Comment ce robot, qui occupera peut-être les pianos des restaurants gastronomiques du futur, est-il devenu un cordon bleu ? En regardant des tutoriels sur YouTube !
>>> Voir la vidéo intitulée « Autonomy in Robotics » ici
MÉTHODE. Aujourd’hui, ce robot — un grand échalas rouge aux bras longs — n’est encore qu’au B-A BA de la cuisine, mais il existe bel et bien. L’équipe de Yiannis Aloimonos de l’université du Maryland (États-Unis) et Yi Li du NICTA (National information comunication technology Australia, en Australie) vont le présenter le 29 janvier 2015 à la prochaine conférence AAAI à Austin, tout du moins sa nouvelle méthode d’apprentissage.
Jusqu’à présent, les gestes humains étaient appris aux robots de manière « réelle ». C’est-à-dire qu’un manipulateur chaussait des gants dits « de capture de mouvements » qui enregistraient les coordonnées en 3D des actions à réaliser, que le robot reproduisait ensuite. Là, rien de tout cela. Les scientifiques ont exploité une base de données de vidéos de cuisine sur YouTube de 88 sources différentes et ont sélectionné des ensembles de 12 vidéos pour chaque geste à apprendre. Toutes les images ont ensuite été converties en carrés noir et blanc de 32 pixels de côté et le robot a « visionné » les séquences et a appris à reproduire les gestes... tout seul !
Un robot qui enrichit automatiquement ses propres connaissances grâce au web.
Le secret de cet apprentissage se situe bien sûr dans l’ordinateur de bord de ce robot. Il comprend deux modules d’apprentissage, appelés « convolutional neural network » réseau de neurones « convolutionnel ». Définition : le réseau de neurones convolutionnel est un arrangement de neurones artificiels qui cherche à imiter une fonction cérébrale. Une des utilisations les plus fréquentes en intelligence artificielle est la simulation de la vision. Des algorithmes permettent en effet d’analyser finement l’image et d’en apprendre des éléments précis.
MODULES. Ici, les chercheurs ont utilisé deux modules d’apprentissage reposant sur ces réseaux de neurones convolutionnels. Le premier sert à apprendre les différents types de prises possibles. Le robot doit-il saisir l’objet avec force (un couteau par exemple) ou précision (une pincée de sel) ? Doit-il ouvrir sa « main » largement ou non, utiliser toute la main ou plutôt faire un geste sphérique (comme pour ouvrir un bocal par exemple) ou encore se mettre au repos ? Le second module d’apprentissage sert à classer les objets. Est-ce une pomme, un mixeur, un brocoli, un oignon, de la moutarde, de la dinde ou un yaourt qu’il a devant lui ? Le modèle détermine alors les actions les plus probables correspondant à chaque objet. L’oignon est le plus souvent émincé, le sel saupoudré, la viande tranchée… etc.
Au final les chercheurs sont satisfaits de leur élève. « Notre système peut apprendre des commandes avec peu d’erreurs comparées à la méthode réelle », concluent-ils dans leur étude. Ils croient en un robot parfaitement intelligent pour les tâches de manipulation qui peut enrichir automatiquement ses propres connaissances grâce au web. Des robots humanoïdes autodidactes en quelque sorte. Une révolution.
Par Elena Sender - lemondeintemporel.blogs.lalibre.be - le 16 janvier 2015
