Des spécialistes du MIT utilisent l'intelligence artificielle pour apprendre aux robots à mieux ranger leurs affaires dans un espace réduit
Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont présenté une méthodologie avancée basée sur des modèles d'intelligence artificielle générative qui améliore considérablement les performances des systèmes robotiques lors de la manipulation d'objets dans des espaces confinés.
Les chercheurs du MIT utilisent des modèles d'intelligence artificielle générative pour aider les robots à résoudre efficacement des tâches complexes de manipulation d'objets, notamment l'emballage de divers objets. L'emballage d'objets est une tâche difficile pour les robots, car il faut satisfaire à de nombreuses contraintes, comme éviter les collisions et créer des structures stables.
Les méthodes traditionnelles pour résoudre ce problème fonctionnent de manière séquentielle et peuvent prendre beaucoup de temps.
Les chercheurs du MIT ont utilisé un modèle de diffusion génératif pour résoudre ce problème plus efficacement, ce qui implique la formation de modèles représentant différents types de contraintes. Leur approche leur permet d'apporter des solutions efficaces plus rapidement et pour un plus grand nombre d'objets, en tenant compte de toutes les contraintes simultanément. Cette méthode peut être utilisée pour apprendre aux robots à comprendre et à respecter les contraintes courantes liées à l'emballage des objets, ce qui est important dans de nombreux scénarios, qu'il s'agisse de travailler dans un entrepôt pour remplir des commandes ou d'organiser une étagère à la maison.
Ce qui a été démontré dans la vidéo
La commande d'un robot à plusieurs étapes implique de nombreuses contraintes. La méthode Diffusion-CCSP (présentée dans la vidéo ci-dessous) permet de trouver efficacement une solution en l'améliorant grâce à l'optimisation de la fonction. Au lieu de deviner, elle utilise des modèles de diffusion pour optimiser les contraintes. Cette méthode est entraînée par des simulations et peut traiter des problèmes avec plus d'objets et de contraintes qu'auparavant.
Les chercheurs envisagent d'étudier la possibilité d'appliquer cette méthode à des situations plus complexes et à des robots capables de se déplacer dans une pièce sans avoir à se réentraîner sur de nouvelles données. Cette approche ouvre la voie à la mise au point de systèmes autonomes plus efficaces et plus fiables dans toute une série d'applications.
Pourquoi c'est important.
Les nouvelles méthodes mises au point au MIT permettent aux robots de mieux accomplir des tâches complexes, telles que l'emballage. Grâce à l'intelligence artificielle, ils apprennent à éviter les problèmes et à utiliser l'espace de manière efficace. C'est très important, car les robots peuvent désormais être utiles non seulement dans les entrepôts, mais aussi à la maison. Ils seront également capables d'effectuer des tâches plus complexes où tout ce qui les entoure est en constante évolution.
Source : mit.edu
