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Oubliez Boston Dynamics. Ce robot apprend à marcher seul en utilisant l’IA


Restrictions virtuelles: L’apprentissage par renforcement a déjà été utilisé pour entraîner les robots à marcher dans des simulations, mais il est difficile de transférer cette capacité dans le monde réel. «La plupart des vidéos que vous voyez sur les espions virtuels sont complètement irréalistes», a déclaré Chelsea Finn, chercheuse en IA et robotique à l’Université de Stanford qui n’est pas impliquée dans le travail. Des différences mineures entre les lois de la physique simulées à l’intérieur de l’environnement virtuel et les lois réelles de la physique en dehors de celui-ci – comme le fonctionnement du frottement entre les pieds du robot et le sol – peuvent conduire à l’échec lorsque le robot tente d’appliquer ce qu’il a appris . Un robot à deux pattes peut perdre son équilibre et tomber si son mouvement est même minime.

Simulation double: Mais entraîner un grand robot par essais et erreurs dans le monde réel est dangereux. Pour résoudre ces problèmes, l’équipe de Berkeley a utilisé deux niveaux d’environnements virtuels. Tout d’abord, une simulation de Cassie a appris à marcher en s’appuyant sur une grande base de données existante de mouvements de robots. Cette simulation est ensuite transférée dans un deuxième environnement virtuel appelé SimMechanics qui reflète la physique du monde réel avec une grande précision – mais au prix d’une exécution plus lente que dans la vie réelle. Ce n’est que lorsque Cassie semble être capable de bien marcher que le modèle de marche appris est mis dans un vrai robot.

La vraie Cassie a pu marcher en utilisant le modèle appris dans la simulation sans autre ajustement. Il peut rouler sur des terrains accidentés et glissants, transporter des charges inattendues et se remettre d’une poussée. Au cours des tests, Cassie a également cassé deux moteurs dans sa jambe droite, mais a pu ajuster son mouvement pour compenser. Finn pense que c’est un travail intéressant. Edward Johns, directeur du Robot Learning Laboratory de l’Imperial College de Londres, est d’accord. « C’est l’un des exemples les plus réussis que j’ai vus », a-t-il déclaré.

L’équipe de Berkeley espère utiliser leur approche pour ajouter aux mouvements de Cassie. Mais ne vous attendez pas à une danse bientôt.



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