Plus de simplicité : la clé vers des assistants robots plus “intelligents”

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L. Bardon . – Quand on pense à Boston Dynamics, on ne s’émerveille probablement pas du code qui fait tourner ces machines ; Boston Dynamics est célèbre pour son matériel. Mais Raibert n’est pas d’accord avec cette caractérisation. “La seule raison pour laquelle nos machines font ce qu’elles font, c’est à cause des contrôles, de la perception et des systèmes qui se coordonnent avec le matériel.” Grâce au noyau cognitif développé au fil du temps et partagé sur plusieurs plateformes, Boston Dynamics a pu consacrer son énergie à perfectionner chacune des spécialités de ses robots.

Pensez à tous les processus subconscients qui se déroulent pendant que vous conduisez. Lorsque vous recevez des informations concernant les véhicules environnants, vous anticipez la façon dont ils pourraient se déplacer et vous pensez à la volée à la façon dont vous réagiriez à ces manœuvres. Vous pouvez même anticiper la manière dont vous pourriez influencer les autres conducteurs en fonction de ce qu’ils pensent que vous pourriez faire.

Pour que les robots s’intègrent parfaitement dans notre monde, ils devront faire de même. Des chercheurs de l’université de Stanford et de Virginia Tech ont récemment proposé une nouvelle technique pour aider les robots à effectuer ce type de modélisation comportementale, qu’ils ont présenté à la conférence internationale annuelle sur l’apprentissage des robots. Cette technique consiste à faire en sorte que le robot ne capte que les grandes lignes des mouvements d’autres agents plutôt que de les saisir avec précision. Cela lui permet de prédire avec agilité leurs actions futures et ses propres réactions sans s’embourber dans des calculs lourds.

Il reste encore quelques questions que la recherche future devra résoudre. Les travaux actuels supposent, par exemple, que chaque interaction à laquelle le robot se livre est “finie”. Dans la simulation de conduite autonome, les chercheurs ont supposé que la voiture robot n’avait qu’une seule interaction clairement délimitée avec une autre voiture pendant chaque cycle de formation. Or pour la conduite autonome, les interactions sont souvent continues et il faudrait qu’une voiture qui se conduit seule apprenne et adapte son comportement à chaque interaction, et pas seulement entre elles.

La suite ici (Karen Hao)

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