TRI révolutionne les compétences robotiques grâce à une politique de diffusion IA révolutionnaire

Dans une avancée significative vers l’amélioration des capacités des robots, l’Institut de recherche Toyota (TRI) a annoncé une technique d’IA générative pionnière connue sous le nom de Diffusion Policy. Cette approche innovante permet aux robots d’acquérir rapidement de nouvelles compétences complexes, élargissant ainsi leur utilité dans diverses applications. Ce développement rappelle l’impact transformateur que les grands modèles de langage (LLM) ont eu sur l’IA conversationnelle.

Gill Pratt, PDG de TRI et scientifique en chef de Toyota Motor Corporation, a souligné l’engagement de l’institut à amplifier le potentiel humain grâce à la robotique. Il a déclaré : « Notre recherche en robotique vise à amplifier les personnes plutôt qu’à les remplacer. Cette nouvelle technique d’enseignement est à la fois très efficace et produit des comportements très performants, permettant aux robots d’amplifier les personnes de manière beaucoup plus efficace dans de nombreux domaines. »

Auparavant, l’apprentissage de nouveaux comportements par les robots était un processus laborieux et souvent inefficace, marqué par une progression lente et une applicabilité limitée. Les roboticiens devaient généralement investir beaucoup de temps dans l’écriture de code complexe ou s’appuyer sur d’innombrables itérations d’essais et d’erreurs pour programmer les comportements souhaités. Cependant, l’approche révolutionnaire de TRI a changé la donne.

TRI a réussi à enseigner aux robots plus de 60 compétences complexes et dextres en utilisant l’approche Diffusion Policy. Ces compétences englobent une large gamme d’activités, y compris le versement de liquides, l’utilisation d’outils et la manipulation d’objets déformables. Remarquablement, ces réalisations ont été accomplies sans besoin de coder de nouvelles instructions ; la seule exigence était de fournir au robot de nouvelles données. S’appuyant sur ce succès remarquable, TRI a fixé des objectifs ambitieux pour enseigner des centaines de nouvelles compétences d’ici la fin de l’année et un impressionnant 1 000 compétences d’ici la fin de 2024.

L’annonce d’aujourd’hui souligne la polyvalence des robots à s’adapter à de nouveaux scénarios et à effectuer des comportements diversifiés. Ces capacités vont au-delà des tâches simples de « prise et placement », permettant aux robots de TRI d’interagir avec le monde de manière riche et variée. Cette polyvalence est une étape significative vers la possibilité pour les robots de soutenir les humains dans les situations quotidiennes et les environnements imprévisibles et en constante évolution.

Russ Tedrake, vice-président de la recherche en robotique chez TRI et professeur Toyota d’ingénierie électrique et informatique, d’aéronautique et d’astronautique, et d’ingénierie mécanique au MIT, a exprimé son enthousiasme face aux progrès. Il a noté : « Les tâches que je regarde ces robots effectuer sont tout simplement incroyables ; il y a encore un an, je n’aurais pas prédit que nous étions proches de ce niveau de dextérité diversifiée. » Le Dr Tedrake a mis en évidence l’aspect exceptionnel de la nouvelle approche : sa capacité à acquérir rapidement et de manière fiable de nouvelles compétences, même dans des tâches impliquant des objets déformables, du tissu et des liquides, qui ont historiquement posé des défis significatifs pour les robots.

Révolutionner l’acquisition de compétences robotiques

Le modèle de comportement robotique de TRI apprend grâce à une combinaison de démonstrations haptiques d’un enseignant humain et d’une description linguistique de l’objectif souhaité. Par la suite, une politique de diffusion basée sur l’IA est employée pour faciliter l’apprentissage de la compétence démontrée. Ce processus permet le déploiement autonome de nouveaux comportements basés sur des dizaines de démonstrations. Notamment, cette approche fournit constamment des résultats répétables et performants, le tout réalisé à une vitesse impressionnante.

L’approche Diffusion Policy, un effort collaboratif entre TRI et le groupe du professeur Song à l’Université Columbia, représente une technique puissante d’IA générative pour l’apprentissage comportemental. Elle rationalise et accélère le processus d’enseignement des nouveaux comportements aux robots par des démonstrations.

La plateforme robotique de TRI est conçue sur mesure pour exceller dans les tâches de manipulation à deux bras dextres, avec un accent particulier mis sur la possibilité de fournir un retour haptique et une détection tactile. Cette plateforme spécialisée fournit la base des réalisations de TRI dans l’expansion des capacités robotiques.

Pour l’avenir, TRI est déterminé à continuer de repousser les limites de la robotique. L’institut a déjà démontré l’acquisition de 60 compétences dextres et vise à en enseigner des centaines d’ici la fin de l’année, avec un objectif impressionnant de 1 000 compétences d’ici la fin de 2024. Cet engagement envers une avancée rapide souligne la dédicace de TRI à amplifier le potentiel humain grâce à la robotique.

La sécurité au cœur des entreprises robotiques de TRI

La sécurité reste une préoccupation primordiale dans les entreprises robotiques de TRI. L’institut a intégré de solides garde-fous dans ses systèmes, alimentés par le framework Drake et sa pile de contrôle robotique personnalisée. Ces mesures garantissent que les robots de TRI respectent les garanties de sécurité, telles que l’évitement des collisions avec eux-mêmes ou leur environnement.

L’approche révolutionnaire Diffusion Policy a été détaillée dans une publication lors de la conférence Robotics Science and Systems 2023, fournissant des aperçus des aspects techniques de cette technique pionnière. Des informations techniques supplémentaires peuvent être trouvées sur le blog Medium de TRI.

Pour en savoir plus sur cette avancée révolutionnaire en robotique, les personnes intéressées sont invitées à rejoindre une session Q&A en direct sur LinkedIn le 4 octobre de 13h à 13h30 HNE / 10h à 10h30 HNP. Cette session offrira une opportunité d’entendre directement l’équipe de recherche en robotique de TRI. Pour participer, veuillez vous inscrire à l’événement sur la page LinkedIn de TRI.

L’Institut de recherche Toyota (TRI) est à l’avant-garde de la recherche visant à améliorer les capacités humaines, avec un accent mis sur l’amélioration de la sécurité et de la durabilité. Dirigé par le Dr Gill Pratt, l’équipe dévouée de chercheurs de TRI est pionnière dans les avancées en énergie et matériaux, intelligence artificielle centrée sur l’humain, conduite interactive humaine, apprentissage automatique et robotique. Établi en 2015, TRI maintient des bureaux à Los Altos, en Californie, et à Cambridge, au Massachusetts, où il continue de stimuler l’innovation et le progrès dans le domaine de la robotique.