Un robot pour tout attraper !
La notion de préhension est très difficile à prendre en compte pour un robot : dans sa conception, un robot ne peut pas « comprendre » la forme des objets qu’il pourrait attraper, leur poids ou leur masse. C’est pourquoi ce robot capable d’analyser en 36D des objets différents devant lui fait le tour du web ! Il nous est présenté dans une vidéo dédiée.
Créé par l’Université de Californie de Berkley et le groupe Siemens, ce robot est « entraîné » à attraper des objets de poids, taille et forme différentes ce qui représente une grande avancée dans la robotique actuelle. Par un processus d’auto-apprentissage, le robot analyse ses chances d’attraper l’un des objets qui se présentent devant lui. S’il est confiant dans sa capacité à l’attraper, il réussit à s’en saisir puis à le lâcher 98% du temps. S’il a moins confiance, il s’en saisit puis analyse toutes ses possibilités. Dans ce cas de figure, ses réussites ont atteint les 99%
Pourquoi cela aide la robotique ?
La préhension nous est innée, elle peut donc sembler futile pour un robot. Mais non seulement cela nous permet d’en apprendre plus sur la dextérité des robots (de grandes entreprises telles que Boston Dynamics travaillent sur l’équilibrage, l’articulation et la dextérité des robots) ce qui pourrait nous amener à de meilleurs robots-compagnons qui pourraient effectuer plus de tâches quotidiennes.
Les robots utilisés à l’heure actuel dans les industries ont des schémas très précis. Ici, on pourrait entrevoir une manière plus habile et fluide d’appréhender l’industrie.
De plus, ces recherches permettent de récolter des données sur le processus de « machine-learning » (c’est-à-dire un processus par lequel une intelligence artificielle dotée d’un système d’apprentissage apprend)