Information

La jambe robotique pilotée par l'IA apprend à marcher

La jambe robotique pilotée par l'IA apprend à marcher


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Des chercheurs de l'Université de Californie du Sud (USC) ont développé une jambe de robot qui peut se corriger lorsqu'elle est déclenchée, même si elle n'a jamais été spécifiquement programmée pour le faire. La percée phénoménale est inspirée - comme beaucoup de science et de technologie - de la nature.

VOIR AUSSI: 13 BRAS ET JAMBES PROTHÉTIQUES ET PLUS QUI SEMBLENT AVOIR VENU DU FUTUR

Pour des animaux comme les girafes et les gnous, naître à l'état sauvage dans des plaines ouvertes signifie que les menaces pour votre vie commencent tôt. C’est pourquoi ces créatures ont évolué pour que leurs espèces juvéniles puissent commencer à marcher quelques minutes après leur naissance.

Apprenez en faisant

Ce trait évolutif remarquable a inspiré les ingénieurs en robotique à créer une jambe robotique alimentée par l'IA qui peut se remettre instantanément d'un voyage. La conception bio-inspirée utilise un algorithme puissant qui peut apprendre une nouvelle tâche de marche après seulement 5 minutes de jeu non structuré.

Il peut alors se développer et s'adapter à de nouvelles tâches sans programmation spécifique supplémentaire. Leurs recherches pourraient déboucher sur une nouvelle génération de prothèses et de robots capables de s'adapter rapidement aux changements de terrains et d'environnements.

Ne changez pas grand-chose aux robots inspirés des animaux

Ces robots agiles pourraient avoir des impacts énormes sur des secteurs comme la recherche et le sauvetage et l'exploration spatiale.

«De nos jours, il faut l'équivalent de mois ou d'années de formation pour qu'un robot soit prêt à interagir avec le monde, mais nous voulons réaliser l'apprentissage rapide et les adaptations vus dans la nature», a déclaré l'auteur principal Valero-Cuevas.

Ali Marjaninejad, étudiant au doctorat de l'USC Viterbi School of Engineering, explique que le robot a appris à marcher d'une manière similaire aux bébés humains, en étant d'abord autorisé à explorer et à comprendre son environnement grâce au jeu libre ou à ce qu'il est connu dans le monde de l'ingénierie robotique, «babillage moteur».

"Ces mouvements aléatoires de la jambe permettent au robot de construire une carte interne de son membre et de ses interactions avec l'environnement", a déclaré Marjaninejad. Contrairement à d'autres robots qui reçoivent de grandes quantités de données avant d'essayer une tâche, cette jambe robotique apprend en faisant.

Les prothèses pourraient apprendre le style des porteurs

Il s'agit d'une énorme avancée car, bien que les ingénieurs puissent programmer pour une vaste gamme de tâches et de scénarios, il n'y a aucun moyen de tout prédire, ce qui signifie qu'un robot qui repose sur la programmation échouera éventuellement. D'un autre côté, le nouveau robot USC apprend en le faisant et peut s'adapter au changement en déplacement.

"Cependant, si vous laissez ces [nouveaux] robots apprendre de leur expérience pertinente, ils finiront par trouver une solution qui, une fois trouvée, sera utilisée et adaptée au besoin. La solution n'est peut-être pas parfaite mais sera adoptée si elle est assez bon pour la situation. Chacun de nous n'a pas besoin ou ne veut pas - ou n'est pas capable de consacrer du temps et des efforts - pour gagner une médaille olympique », dit Marjaninejad.

Fait fascinant, les robots apprennent chacun à leur manière. Ils commencent à comprendre leurs propres membres et environnements et de là peuvent commencer à se manipuler pour la locomotion. Mais comme chaque robot trouve le succès légèrement différemment, ils développent également des schémas de marche ou des allures personnalisés.

«Vous pouvez reconnaître quelqu'un qui arrive dans le couloir parce qu'il a un pas particulier, non? Demande Valero-Cuevas. "Notre robot utilise son expérience limitée pour trouver une solution à un problème qui devient alors son habitude personnalisée, ou" personnalité "- Nous obtenons le marcheur délicat, le marcheur paresseux, le champion ... vous l'appelez."

La capacité des robots à apprendre des habitudes ou à s'adapter au style pourrait avoir un impact énorme sur les prothèses. Imaginez une prothèse de jambe qui apprend et peut ensuite imiter le mouvement de son propriétaire.

«Parce que nos robots peuvent apprendre des habitudes, ils peuvent apprendre vos habitudes et imiter votre style de mouvement pour les tâches dont vous avez besoin dans la vie quotidienne - même lorsque vous apprenez une nouvelle tâche ou que vous devenez plus fort ou plus faible», a déclaré Valero-Cuevas.

Les chercheurs continueront de développer leurs travaux en développant des moyens permettant aux robots d'être plus indépendants et d'apprendre plus rapidement comme leurs homologues animaux.

«La capacité d'une espèce à apprendre et à adapter ses mouvements à mesure que son corps et son environnement changent a été un puissant moteur d'évolution depuis le début», a déclaré Cohn, doctorant en informatique à l'USC Viterbi School of Engineering.

«Notre travail constitue une étape vers l'autonomisation des robots pour qu'ils apprennent et s'adaptent à partir de chaque expérience, tout comme le font les animaux.


Voir la vidéo: CRÉER SON INTELLIGENCE ARTIFICIELLE IA (Mai 2022).