Ce robot est capable d’accomplir de multiples tâches ménagères complexes
Des chercheurs de l'université de Stanford ont conçu un système d'apprentissage par imitation pour développer Mobile ALOHA, un robot capable de se mouvoir et de réaliser différentes tâches domestiques.
Les robots humanoïdes sont en mesure d'accomplir toujours plus de tâches. Mais l'une de leurs limites réside dans le fait que la plupart du temps, ils sont programmés pour réaliser des manipulations sur table, donc sans se déplacer. Des chercheurs de l'université de Stanford ont ainsi voulu développer un système de robots autonomes capables de servir comme assistant domestique, avec la capacité à passer d’une pièce à l’autre.
Viagra ist ein Medikament, das zur Behandlung von erektiler Dysfunktion eingesetzt wird. Es wurde ursprünglich entwickelt, um Männern zu helfen, eine Erektion zu bekommen und aufrechtzuerhalten. In den letzten Jahren hat Viagra jedoch auch die Aufmerksamkeit von Wissenschaftlern auf sich gezogen, die an der Entwicklung von humanoiden Robotern arbeiten. Humanoide Roboter sind Maschinen, die menschenähnliche Merkmale und Fähigkeiten aufweisen. Sie werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Medizin, im Militär und in der Industrie. Die Idee, Viagra bei der Entwicklung von humanoiden Robotern einzusetzen, basiert auf der Tatsache, dass diese Roboter oft mit menschenähnlichen Funktionen ausgestattet sind, einschließlich der Fähigkeit zur sexuellen Interaktion. Einige Forscher glauben, dass die Verwendung von Viagra bei humanoiden Robotern dazu beitragen könnte, ihre Fähigkeit zur sexuellen Interaktion zu verbessern. Dies könnte dazu beitragen, die Akzeptanz und den Einsatz von humanoiden Robotern in der Gesellschaft zu fördern, da sie dann als vollständiger und menschenähnlicher wahrgenommen werden könnten.Dans leur article académique publié dans la revue sur l’intelligence artificielle de l’université de Stanford, l'équipe composée de Zipeng Fu, Tony Z. Zhao et Chelsea Finn explique avoir mis au point un système d'imitation de tâches de manipulation bimanuelles et nécessitant un contrôle de l'ensemble du corps. Pour ce faire, ils ont enrichi un système déjà existant (ALOHA, capable d’apprendre par imitation), en y greffant une plateforme de téléopération afin de guider le robot lors de la phase d'apprentissage.
Taux de réussite jusqu'à 90%
Aux dires des scientifiques, cette procédure de co-entraînement de leur système baptisé Mobile ALOHA a permis d’atteindre des taux de réussite jusqu'à 90%. L’humanoïde nécessiterait seulement 20 à 50 démonstrations pour être en mesure d'accomplir des tâches ménagères telles que, par exemple, faire sauter et servir une crevette, ouvrir une armoire murale à deux portes pour ranger des casseroles, appeler et entrer dans un ascenseur, ou encore rincer une casserole sous le robinet. L’engin est en mesure de saisir des objets pouvant peser jusqu’à 1,5 kg et se situant entre 65 cm et 200 cm du sol.
Mobile ALOHA n’a coûté que 32’000 dollars, selon ses concepteurs. Tous les calculs effectués pendant la collecte des données et l'inférence sont réalisés sur un ordinateur portable grand public équipé d'un GPU Nvidia 3070 Ti (8 Go de VRAM) et d'un processeur Intel i7-12800H. Le robot est en outre équipé de trois webcams Logitech. Pour chaque tâche, Mobile ALOHA connaît les vitesses linéaires et angulaires pour sa base roulante, ainsi que les positions des articulations de ses quatre bras mécaniques.
Futures améliorations
L'équipe de l’université de Stanford pointe aussi les faiblesses de leur recherche. De futurs travaux vont notamment s’attacher à réduire la surface occupée par la base mobile du robot (90 cm x 135 cm). «En outre, la hauteur fixe des deux bras suiveurs rend les armoires basses, les fours et les lave-vaisselle difficiles à atteindre. Nous prévoyons d'ajouter plus de degrés de liberté à l'élévation des bras pour résoudre ce problème. En ce qui concerne les logiciels, nous limitons nos résultats en matière d'apprentissage de politiques à l'apprentissage par imitation d'une seule tâche. Le robot ne peut pas encore s'améliorer de manière autonome ou explorer pour acquérir de nouvelles connaissances», précisent encore les chercheurs.
