Dans Le Monde Tridimensionnel, Le Travail Manuel Du Bras Robotique Est Également Invincible
Par Super Neuro
De nombreuses personnes ont dû expérimenter le jeu de construction Jenga, car si vous ne faites pas attention, la tour de construction que vous avez travaillé si dur à construire sera détruite. Que se passerait-il si nous laissions l’IA et les robots faire ce genre de choses ?
Il semble que les équipes qui étudient l’intelligence artificielle aiment toujours trouver des avancées grâce aux jeux. Le bras robotique développé par l'équipe du MIT est également parti de jeux dans le monde tridimensionnel.
Dans les jeux d'empilement, vous empilez généralement les blocs trois à la fois pour former une tour, puis prenez les blocs du bas et placez-les au sommet de la tour pour créer une tour plus haute.
Le jeu de Jenga teste de nombreux aspects de la patience, de l'équilibre, de la force, etc. Pour de nombreuses personnes (en particulier celles qui sont sujettes aux tremblements des mains), ce jeu est trop difficile. Le robot développé par le MIT surmonte facilement cette tâche grâce à des algorithmes de détection combinés à des opérations de poussée, de traction et d'alignement.
Qui est-ce exactement ?
Les humains disent toujours que leurs mains tremblent, c'est pourquoi la recherche sur les bras robotisés vise à réaliser certaines opérations délicates ou à haut risque. Alberto Rodriguez, professeur adjoint au département de génie mécanique du MIT et membre de l'équipe du projet, a souligné que la clé de ce robot est qu'il combine parfaitement la vision et le toucher.
Mais d'après son apparence, ce robot ressemble à certaines machines d'application courantes, comme un bras robotique ordinaire, mais il est équipé d'une pince à dents souples, d'un bracelet à détection de force et d'une caméra externe, ce qui équivaut à lui donner des mains, du toucher et des yeux.
Lors du travail, la pince est utilisée pour manipuler les blocs et également fournir un retour tactile ; le bracelet capteur est utilisé pour contrôler la force de manipulation des blocs ; et la caméra est utilisée pour collecter des images visuelles.
En plus de son apparence qui permet au robot de déplacer des blocs de manière flexible, le plus important est qu'il possède une « âme » différente des robots précédents - les chercheurs utilisent de nouveaux algorithmes pour le rendre meilleur dans ce travail.
Selon les chercheurs du MIT, ce robot n’utilise pas les méthodes d’apprentissage traditionnelles de l’IA, mais utilise de manière créative la dynamique du modèle hiérarchique pour construire un modèle d’apprentissage en cluster. L’avantage de cette méthode est qu’elle ne repose plus sur de grandes quantités de données, mais qu’elle permet d’effectuer des analyses en temps réel basées sur les données de rétroaction et de prédire le plan de déplacement du prochain bloc de construction tout en effectuant la détection des contacts.
Comment joue-t-on au Jenga ?
En fait, le robot peut gérer le jeu Jenga apparemment complexe, et la clé est l’utilisation de l’apprentissage en cluster.
La manière traditionnelle de résoudre ce jeu est de collecter toutes les relations entre les blocs, les robots et les tours de blocs, puis de calculer la meilleure façon. Mais cela entraînera évidemment une énorme quantité de données et augmentera considérablement la difficulté des calculs.
Dans cette étude, le robot a été choisi pour imiter la façon dont les humains jouent aux jeux. La première étape consiste à étiqueter et à regrouper les données en essayant. Jugez ensuite la faisabilité de la nouvelle opération en la comparant aux données marquées.
Tout d’abord, placez le robot face à une tour de blocs de construction, sélectionnez au hasard un bloc de construction et poussez-le avec une force relativement faible. Pour chaque opération de poussée et de traction, l'ordinateur enregistrera les données visuelles et de force correspondantes et les marquera avec le résultat de l'opération.
Cette étude a nécessité environ 300 tentatives pour accumuler suffisamment de données, puis les données ont été traitées. Le clustering est utilisé ici. Les opérations avec des données et des résultats similaires doivent être regroupées pour représenter des comportements de blocs de construction spécifiques.
Différents groupes représentent différents niveaux d’opérabilité, qui constituent également la norme de mesure de chaque opération. Par exemple, un ensemble de données représente les tentatives du robot sur un bloc difficile à déplacer, tandis qu'un autre ensemble de données représente les tentatives du robot sur un bloc plus facile à déplacer.
Pour chaque ensemble de données différent, un modèle simple est donné en conséquence. En combinant ces modèles, le robot est capable d’apprendre en temps réel.
Enfin, un véritable exercice peut être réalisé. Lorsque le bras robotique pousse les blocs de construction, il utilise la caméra et le bracelet pour recevoir des informations visuelles et tactiles, puis compare les commentaires reçus avec les données précédentes. Si les données correspondent à un bon résultat, l'opération est effectuée. S’il y a risque d’effondrement, l’opération est abandonnée.
Il ne s’agit pas seulement de Jenga
Les chercheurs du MIT ont souligné que même si le robot était capable de jouer à ce jeu dans l'étude, certaines améliorations seraient probablement nécessaires s'il devait être utilisé pour rivaliser avec les maîtres humains. Car dans cette étude, le robot IA s'est concentré sur la résolution de problèmes d'interaction physique, en résolvant des problèmes tels que la possibilité de retirer et de mettre en place le bloc de construction. Mais le jeu de Jenga nécessite également une certaine stratégie, qui implique de réfléchir et d’analyser les étapes associées.
Mais l’équipe de recherche du MIT n’avait manifestement pas cette idée. Peut-être que pour eux, il n’y a pas beaucoup d’intérêt à créer un maître du jeu Jenga. Selon Rodríguez, chercheur de l'équipe, ils envisagent d'utiliser cette technologie dans des environnements de travail réels, comme dans des domaines tels que les robots dans les chaînes de montage de fabrication.
Attendez une minute, ce n’est qu’un simple jeu de puzzle, et nous ne pourrons peut-être pas le terminer, donc nous ne jouerons pas avec nous, les humains. Il semble qu'il soit sur le point de faire quelque chose d'encore plus remarquable, mais, euh, oubliez ça, laissons-nous submerger par la délicieuse nourriture du Nouvel An.