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L'algorithme développé par Google a permis un apprentissage de la marche en quelques heures en conditions réelles. Il pourrait être adapté à différents cas d'usage pour réduire au maximum l'intervention de l'homme dans la conception de nouveaux robots.
L'apprentissage du déplacement par un robot était jusqu'alors une manœuvre longue et fastidieuse pour les ingénieurs.
Le robot de Google a appris à marcher sur différents types de sols en quelques heures
Ces derniers devaient surveiller en permanence les mouvements de l'appareil sur différents types de sols et d'inclinaisons. Le système apprenant de ses erreurs, le robot pouvait être endommagé durant cette phase d'acquisition et le tout prenait énormément de temps.Google a peut-être trouvé un moyen de réduire ce temps de développement grâce à ses algorithmes. Les équipes de recherche de l'entreprise ont modifié le comportement de leurs logiciels afin que le robot apprenne à marcher de lui-même en quelques heures.
Pour obtenir de meilleurs résultats, les chercheurs ont supprimé la phase d'apprentissage consistant à utiliser un environnement virtuel. Cette méthode permet au robot quadrupède de tester et d'apprendre de ses erreurs sans être endommagé, mais ne lui permet pas d'appréhender des cas pratiques comme la marche sur des sols endommagés ou irréguliers, tels que sur des graviers par exemple.
Un algorithme qui pourrait être adapté à de nombreux usages de la robotique
Pour éviter les manipulations humaines au maximum, Google a testé une technique qui permet au robot d'apprendre plusieurs mouvements à la fois dans un environnement délimité. S'il franchit cet espace, il revient automatiquement à position initiale et commence à apprendre de nouveaux mouvements sur différents types de sols.Cette nouvelle manière de procéder offre de belles perspectives pour la création de robots plus utiles mais le dispositif reste lourd. Le robot développé par Google utilise un système de capture de mouvement aérien pour déterminer sa position et se mouvoir qui ne peut être déployé dans aucun environnement professionnel aujourd'hui.
Reste l'algorithme d'apprentissage en lui-même qui pourrait, dans le futur, être adapté à d'autres types de robots et permettrait d'accélérer très nettement l'acquisition de plusieurs tâches en simultané.
Source : Engadget
