Des robots connectés qui peuvent « apprendre les uns des autres »

Il aura fallu plusieurs années de recherche pour parvenir à créer des robots pouvant ramasser des objets de façon totalement autonome. La friction n’est pas une notion facile à faire comprendre à ces machines. Comment appliquer la bonne pression pour ne pas écraser l’objet ? Comment savoir quand l’objet va nous glisser des doigts ? Quelle est la meilleure façon pour orienter cet objet lorsqu’on le porte ? Autant de questions qui nous semblent très logiques en tant qu’êtres humains, et pourtant pas si faciles à implémenter dans une machine.

« Imaginez que vous êtes un robot », nous explique Ken Goldberg, professeur à Berkeley : « tout est flou et instable. Vous ne pouvez pas maîtriser parfaitement vos propres mains. C’est comme si vous portiez d'énormes gants de cuisine et des lunettes, enduits de vaseline ».

Mais même s’il existe maintenant des robots capables de manipuler des ampoules, de déplacer des gobelets en plastique et autres objets sensibles sans les endommager, il reste extrêmement difficile pour ces machines de manipuler des objets pour lesquels ils n’ont pas été programmés. Ceci requiert une énorme masse de données à traiter, souvent bien au-delà des capacités de calcul embarquées dans le robot.

C’est pour cela que, depuis quelques années, les chercheurs se tournent vers le Cloud. L’équipe de Ken Goldberg, par exemple, a doté dernièrement ses robots de la possibilité de se connecter à un réseau d’ordinateurs pour effectuer des tâches complexes, comme ramasser un objet de poids, de densité et de fragilité inconnus.


L’Union Européenne aussi s’y met, en lançant le projet RobotEarth qui est décrit comme « une toile mondiale pour les robots : un réseau géant et le référentiel de base de données où les robots peuvent partager des informations et apprendre les uns des autres ». Du coup, si un robot se trouve dans une situation inconnue, il se connecte au Cloud et envoie une requête pour demander aux autres robots si l’un d’eux sait ce qu’il faut faire dans ce genre de situation. L’apprentissage « robot à robot » pourrait donc se faire en temps réel.

Ceci ouvre la voie à de nouvelles possibilités qui ne pouvaient pas être envisagées auparavant. La fusion de la robotique, du Cloud et des objets connectés pourrait refaçonner la vision que nous nous faisons des robots de service. Nous avions déjà vu des prototypes de robots destinés à aider les malades et les personnes âgées. Maintenant, on peut imaginer des scénarios beaucoup plus poussés. Goldberg nous donne un exemple : « imaginez que vous achetez un jouet. Alors, quand le robot – qui ne l’a jamais vu – s’approche de lui, il lui demande : ‟Vous appartenez à quel type d’objet ? Comment je peux vous ramasser ?” Et l’objet répondra : ‟Je suis plus lourd sur la face inférieure que sur la gauche, et j’appartiens à la catégorie des jouets pour enfants” ». Nous pourrons donc espérer voir prochainement des smart robots domestiques qui font le ménage à notre place.

Source : TED Ideas Blog

Et vous ?

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