Les bras robotiques atteignent une dextérité qui nest pas inférieure à celle des humains

Shadow Robot, une startup dans le domaine de la recherche et du développement en robotique de haute technologie, développe un modèle de main de robot dont on dit qu'il possède une dextérité et une agilité non inférieures à celles des « humains », des « frères » de chair et de sang. Ce bras de robot s'appelle Shadow Robot Dexterous Hand, et son « âme » est constituée d'algorithmes d'IA extrêmement complexes, aidant le robot à atteindre une précision extrêmement élevée – quelque chose qui peut être amélioré au fil du temps.

Les chercheurs ont développé avec succès un algorithme d'intelligence artificielle qui peut donner à Shadow Robot Dexterous Hand des capacités de manipulation impressionnantes, permettant à deux mains de robot de se lancer des objets ou de faire tourner un stylo entre les doigts - des techniques complexes que seuls les humains peuvent réaliser. Ne s’arrêtant pas là, cette main robotique est également capable d’auto-apprendre à contrôler de nombreux objets sans intervention humaine. En fait, les opérations manuelles complexes seraient difficiles à apprendre, même pour les humains, et c’est là que les algorithmes d’apprentissage par renforcement de l’IA montrent leur puissance.

Main adroite du robot fantôme

Dans un article intitulé « Résoudre des tâches de manipulation agiles avec une optimisation de trajectoire et un apprentissage par renforcement », les chercheurs ont créé une série de modèles de simulation de main en 3D à l'aide d'un moteur physique appelé MuJoCo (Multi-Joint Dynamics with Contact) développé à l'Université de Washington.

Ce travail est actuellement toujours en cours, mais les premiers résultats ont été très impressionnants, se concentrant principalement sur des tâches qui nécessitent une coordination fluide entre deux mains robotiques en même temps, comme lancer et attraper un objet. Cela rend le processus d’apprentissage de l’algorithme très difficile. Les chercheurs affirment que les algorithmes d’apprentissage par renforcement représentent à ce jour l’un des exemples les plus impressionnants d’apprentissage autonome de l’IA pour accomplir des tâches de manipulation difficiles et adroites.

Les algorithmes offrent de la flexibilité à la main robotique

La percée en matière de dextérité du Shadow Robot Dexterous Hand est soutenue par deux algorithmes d’IA. Premièrement, un algorithme a une tâche de planification, générant des exemples sur la façon d’effectuer la tâche. Ensuite, un algorithme d’apprentissage par renforcement, à travers une série d’actions d’essais et d’erreurs, pratique une action à plusieurs reprises jusqu’à ce qu’il puisse l’exécuter parfaitement. Une fonction de récompense sera appliquée pour évaluer les performances de l'algorithme.

Shadow Robot Dexterous Hand est encore en développement, mais le potentiel d’applications dans le monde réel est énorme. Les mains robotiques de ce type pourraient jouer un rôle utile dans des tâches très détaillées, comme dans l'assemblage d'ordinateurs, où l'assemblage de micropuces nécessite un niveau de précision qui fait actuellement défaut. Seules les mains humaines peuvent le faire. En outre, ils peuvent également devenir des assistants efficaces pour l'homme dans le domaine médical, par exemple en chirurgie. Tout réside dans la flexibilité, la dextérité et l’intelligence du robot.

Pour l’instant, il existe un point de friction que les ingénieurs doivent résoudre : les algorithmes d’IA qui simulent fidèlement les niveaux de mouvement humain n’ont été démontrés que dans des simulations de réalité virtuelle. La traduction de l'algorithme en matériel physique constitue la prochaine étape du projet : une tâche extrêmement complexe.