Une percée du MIT permet aux robots d'utiliser leur corps entier pour la manipulation d'objets

Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont considérablement amélioré les capacités de manipulation des robots. Grâce à une nouvelle technique d'intelligence artificielle appelée « lissage », les robots peuvent désormais effectuer des tâches en utilisant tout leur corps, et non plus seulement le bout de leurs doigts. Cette innovation pourrait révolutionner l'utilisation des robots dans les usines, l'exploration spatiale et d'autres domaines.

Le défi de la planification de la manipulation riche en contacts

La manipulation d'objets avec le corps entier représente un défi colossal pour les robots. Ils doivent prendre en compte des milliards de points de contact potentiels sur un objet pour chaque contact avec leurs doigts, leurs mains, leurs bras et leur torse. Ce processus, appelé « planification de la manipulation avec de nombreux points de contact », est extrêmement gourmand en ressources de calcul et constitue un frein majeur aux applications pratiques. Si les humains maîtrisent intuitivement ces tâches, elles deviennent extrêmement complexes pour les robots.

La solution

Pour simplifier le problème, des chercheurs du MIT ont mis au point une nouvelle technique d'IA basée sur le « lissage », qui condense les nombreux événements de contact en un ensemble de décisions plus restreint et plus facile à gérer. Cette innovation permet même à des algorithmes basiques d'élaborer efficacement un plan de manipulation pour un robot. 

« Le lissage des moyennes permet d'éliminer un grand nombre de décisions intermédiaires sans importance, ne laissant subsister que quelques décisions importantes », a déclaré HJ Terry Suh, étudiantdent du MIT et co-auteur principal de l'article publié dans IEEE Transactions on Robotics.

Apprentissage par renforcement vs lissage

Bien que l'apprentissage par renforcement se soit avéré efficace pour aider les robots à accomplir des tâches complexes, il exige une puissance de calcul et un temps de calcul considérables. Selon Suh, il fonctionne selon un système opaque d'essais et d'erreurs, nécessitant souvent des millions d'années de simulation pour être efficace. 

Le lissage offre cependant une alternative. En comprenant parfaitement le modèle et le problème, les chercheurs ont pu optimiser le processus. Le lissage permet au robot de se concentrer sur les interactions essentielles avec les objets, ce qui rend la planification des tâches plus rapide et plus efficace.

Parvenir à l'efficacité et à une approche combinée

Malgré les progrès réalisés grâce au lissage, la recherche, même parmi un nombre réduit de décisions, restait complexe. Les chercheurs ont alors combiné le modèle de lissage avec un algorithme de recherche, réduisant ainsi le temps de calcul à environ une minute sur un ordinateur portable standard.

L'équipe a testé son approche à la fois dans des simulations et sur de véritables bras robotiques, obtenant des performances comparables à l'apprentissage par renforcement, mais en un temps considérablement réduit.

Candidatures et perspectives

Les implications de cette recherche sont immenses. Dans le secteur industriel, les usines pourraient remplacer les grands bras robotisés par des robots plus petits et plus mobiles, utilisant l'ensemble de leur corps pour les tâches de manipulation, ce qui permettrait de réduire la consommation d'énergie et les coûts. 

De plus, cette technique pourrait s'avérer inestimable pour les robots d'exploration envoyés sur Mars ou d'autres corps célestes, où une adaptation rapide aux nouveaux environnements est cruciale.

Les chercheurs reconnaissent toutefois les limites de leur approche pour les tâches dynamiques, comme par exemple la capacité d'un robot à jeter un objet dans une poubelle. L'équipe prévoit d'affiner davantage son approche afin de relever ces défis.

Suh a souligné que plutôt que de considérer cela comme un système « boîte noire », si nous pouvons tirer parti de la structure de ce type de systèmes robotiques à l'aide de modèles, il existe une possibilité d'accélérer l'ensemble de la procédure. 

Amazon, le MIT Lincoln Laboratory, la National Science Foundation et Ocado Group ont partiellement financé ces travaux. L'évolution constante des techniques de manipulation robotique du MIT ouvre de nouvelles perspectives pour la robotique dans divers secteurs, démontrant ainsi qu'une compréhension approfondie du problème peut mener à des solutions innovantes.

Grâce à de tels progrès, les robots capables de manipuler les objets avec autant d'intuition que les humains ne sont peut-être plus très loin de la réalité.