Dans une série de trois articles, des chercheurs de DeepMind ont démontré que les robots virtuels pouvaient utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour s’adapter aux obstacles dans un environnement virtuel.
Dans le premier article, les scientifiques explicitent comment ils sont parvenu à faire en sorte qu’une variété de types de robots simulés apprennent à sauter, tourner et s’accrocher sans instructions spécifiques. Les simulations n’ont reçu que des objectifs génériques, telle qu’avancer sans tomber. Le deuxième article montre comment l’apprentissage du mouvement peut être appliqué à des robots plus humains, en utilisant des données provenant de la capture de mouvements humains pour « pré-apprendre » certaines compétences, telles que marcher, se lever du sol, courir et tourner. Ces compétences peuvent ensuite être appliquées pour surmonter d’autres obstacles virtuels, ce qui signifie que l’AI humanoïde peut apprendre à grimper dans les escaliers ou à naviguer dans les couloirs fortifiés. L’article final décrit comment les scientifiques ont développé un modèle qui apprend les relations entre des comportements particuliers pour être capable d’imiter des actions qui lui sont montrées.
