[High tech] Ces robots qui apprennent tout seul

Publié le 31/08/2017 à 18:57
deep learning

Si les enfants sont capables d’apprendre tout seul à se servir de leurs jouets, c’est désormais le cas des robots. La Carnegie Mellon University a conçu un androïde baptisé Baxter, capable de se placer à une table et d’y étudier les objets présents, pour apprendre à s’en servir.  

 

 

Baxter, le robot qui pensait

 

Baxter n’est pas tout à fait un robot comme les autres. Il n’est pas conçu pour exécuter des tâches automatiques, programmées à l’avance. Il ne se contente pas d’obéir aux consignes reçues, ou de proposer des services choisis dans une liste définie. Non, Baxter n’est pas un robot passif. Baxter agit. Il réfléchit. Il analyse. Il synthétise. Il comprend. Il apprend, et trouve des solutions. C’en est presque inquiétant : Baxter pense comme un humain.

 

Les chercheurs de la Carnegie Mellon University ont conçu Baxter en s’intéressant moins à son physique, vaguement humanoïde, qu’à son cerveau. Car Baxter possède réellement un cerveau, ou plutôt un « réseau de neurones ». Placé devant une table garnie d’objets, il procède comme un enfant : il tente de saisir les objets posés devant lui sous tous les angles possibles, afin de déterminer la meilleure approche possible. Heureusement, Baxter ne connait pas la lassitude : il saisit le même objet 188 fois tout de suite pour isoler le meilleur angle.

 

 

Le deep learning des robots

 

Le cerveau de Baxter, ou plutôt son « réseau de neurones », est calqué sur le cerveau humain. Il s’agit littéralement de couches de neurones numériques superposées, qui permettent de dépasser la simple mémoire programmée, en parvenant à l’analyse de données nouvelles, pour entraîner une action en conséquence. C’est le principe du « deep learning », qui appliqué aux humanoïdes porte le nom imagé de « robot learning ».

 

Au total sur 700 heures, à raison de 10 heures par jours, Baxter a étudié 150 objets différents, les saisissant pas moins de 50 000 fois. Ceux-ci incluent notamment des voitures et des pistolets en plastique, difficilement contrôlables par un enfant. Pourtant, Baxter a fini par obtenir un taux de réussite de près de 80%, soit 20% de plus qu’un robot spécifiquement programmé pour se saisir d’objets en leur centre.

 

           

Le projet objectif de Baxter est de parvenir à prendre en considération la fragilité des objets. A terme, il devrait aussi réussir un exploit souvent hors de portée des adolescents : placer du dentifrice sur une brosse à dents.


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