Les vidéos virales et élégantes de Boston Dynamics sont impressionnantes, mais apprendre à un robot à marcher seul est beaucoup plus difficile

Une paire de jambes de robot appelée Cassie a appris à marcher en utilisant l’apprentissage par renforcement, la technique d’entraînement qui enseigne le comportement complexe de l’IA par essais et erreurs. C’est la première fois que l’apprentissage par renforcement est utilisé pour apprendre à un robot à deux pattes à marcher à partir de zéro, y compris la capacité de marcher accroupi et tout en portant une charge inattendue

Mais peut-il faire du boogie? Les attentes quant à ce que les robots peuvent faire sont élevées grâce aux vidéos virales diffusées par Boston Dynamics, qui montrent son robot humanoïde Atlas debout sur une jambe, sautant par-dessus des boîtes et dansant Ces vidéos ont accumulé des millions de vues et ont même été parodiées Le contrôle qu’Atlas a sur ses mouvements est impressionnant, mais les séquences chorégraphiées impliquent probablement beaucoup de réglages manuels (Boston Dynamics n’a pas publié de détails, il est donc difficile de dire combien)

“Ces vidéos peuvent amener certaines personnes à croire qu’il s’agit d’un problème résolu et facile”, déclare Zhongyu Li de l’Université de Californie à Berkeley, qui a travaillé sur Cassie avec ses collègues. «Mais nous avons encore un long chemin à parcourir pour que les robots humanoïdes fonctionnent et vivent de manière fiable dans des environnements humains.”Cassie ne peut pas encore danser, mais apprendre au robot à taille humaine à marcher tout seul le rapproche de plusieurs étapes pour pouvoir gérer un large éventail de terrains et récupérer lorsqu’il trébuche ou s’endommage.

Limitations virtuelles: l’apprentissage par renforcement a déjà été utilisé pour entraîner les robots à marcher dans des simulations, mais il est difficile de transférer cette capacité dans le monde réel. «La plupart des vidéos que vous voyez d’agents virtuels ne sont pas du tout réalistes», déclare Chelsea Finn, chercheuse en IA et robotique à l’Université de Stanford, qui n’a pas participé aux travaux. De petites différences entre les lois physiques simulées à l’intérieur d’un environnement virtuel et les lois physiques réelles à l’extérieur, telles que le fonctionnement de la friction entre les pieds d’un robot et le sol, peuvent entraîner de gros échecs lorsqu’un robot tente d’appliquer ce qu’il a appris. Un robot lourd à deux pattes peut perdre l’équilibre et tomber si ses mouvements sont même un tout petit peu décalés

Double simulation: mais entraîner un gros robot par essais et erreurs dans le monde réel serait dangereux Pour contourner ces problèmes, l’équipe de Berkeley a utilisé deux niveaux d’environnement virtuel Dans le premier, une version simulée de Cassie a appris à marcher en s’appuyant sur une grande base de données existante de mouvements de robots. Cette simulation a ensuite été transférée dans un deuxième environnement virtuel appelé SimMechanics qui reflète la physique du monde réel avec un haut degré de précision, mais à un coût en vitesse de fonctionnement Ce n’est qu’une fois que Cassie a semblé bien marcher, le modèle de marche appris a été chargé dans le robot réel.

La vraie Cassie a pu marcher en utilisant le modèle appris en simulation sans aucun réglage supplémentaire Il pourrait marcher sur un terrain accidenté et glissant, transporter des charges inattendues et se remettre d’être poussé Lors des tests, Cassie a également endommagé deux moteurs dans sa jambe droite mais a pu ajuster ses mouvements pour compenser Finn pense que c’est un travail passionnant Edward Johns, qui dirige le Robot Learning Lab à l’Imperial College de Londres est d’accord «C’est l’un des exemples les plus réussis que j’ai vus», dit-il

L’équipe de Berkeley espère utiliser leur approche pour ajouter au répertoire de mouvements de Cassie Mais ne vous attendez pas à une danse de sitôt

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Robot, Boston Dynamics

Actualités – GB – Oubliez Boston Dynamics Ce robot a appris à marcher avec l’IA
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Oubliez Boston Dynamics Ce robot a appris à marcher
Robot humanoïde & # 39; LOLA& # 39; Fait des pas de bébé en utilisant les mains pour équilibrer

Source: https://www.technologyreview.com/2021/04/08/1022176/boston-dynamics-cassie-robot-walk-reinforcement-learning-ai/

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