C-LEARN : lorsque des robots enseignent à d’autres robots

(Crédit image : MIT)

Une équipe du MIT vient de mettre au point une toute nouvelle méthode d’apprentissage pour les robots : un protocole d’acquisition et de transmission des connaissances. Ainsi, une personne sans aucune connaissance en programmation pourra inculquer un savoir à un robot qui pourra à son tour le transmettre à une autre machine.

La majorité des robots sont programmés pour apprendre via deux techniques différentes, à savoir la démonstration et la planification des mouvements. La première implique l’observation du robot qui reproduira ensuite un mouvement à l’identique. En ce qui concerne la seconde, des programmeurs donnent des indications précises aux robots concernant les objectifs et les contraintes d’une tâche à effectuer.

De part et d’autre, des défauts sont à relever. Un robot reproduisant un geste à l’identique dans une situation spécifique ne pourra pas le transposer à d’autres situations, tandis que la planification des mouvements intégrant l’échantillonnage ou l’optimisation permet aux robots de s’adapter, mais arriver à un tel résultat prend énormément de temps. En effet, des lignes de codes par légion doivent être entrées à la main par des programmeurs.

Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont récemment élaboré une méthode reprenant les avantages des deux procédés évoqués plus haut : C-LEARN. Il s’agit de donner la possibilité à des personnes non expertes d’apprendre des tâches à des robots de manière très simple, soit en leur fournissant des informations, soit en leur faisant une démonstration. Cela ne s’arrête pas là puisque cette méthode permet au premier robot de transférer son savoir vers un autre robot n’ayant pas forcément les mêmes caractéristiques.

C-LEARN représente donc une économie d’argent et de temps potentielle pour les sociétés qui voudraient donner à des robots différents la capacité d’effectuer certaines tâches similaires.

L’opérateur entame une première étape dédiée à l’enseignement de connaissances basiques sur une façon de saisir des objets par exemple un volant et une roue de voiture dont la forme est similaire, mais dont les contraintes de manipulation sont très différentes. Il s’agit ici de faire en sorte que le robot configure ses bras en fonction de l’objet à saisir.

Ensuite, le « programmeur novice » utilisera une simple interface 3D destinée à montrer au robot la tâche à accomplir. Celle-ci présente les étapes indispensables au savoir du robot qui adaptera ces nouvelles connaissances aux informations dont il dispose déjà dans sa base de données. Ainsi, la machine pourra par elle-même établir un plan d’action avant de s’exécuter bien que l’opérateur aura un droit de regard sur le processus et pourra le valider ou l’annuler.

Sources : Clubic – Futura Sciences