💡 Révolutionner l'enseignement des compétences robotiques
🤖 Nouvelle méthode révolutionnaire pour enseigner des compétences habiles aux robots
Table des matières
- Introduction
- Les Limites de la manipulation robotique traditionnelle
- Une nouvelle approche : la politique de diffusion
- Les avantages de la politique de Diffusion AI
- L'importance du sens du toucher
- L'avenir des modèles comportementaux
- Le développement d'un curriculum pour l'apprentissage des robots
- L'intégration de la simulation dans l'enseignement réel
- La collaboration dans l'apprentissage en flotte
- Les possibilités infinies de l'avenir
🤖 Introduction
Dans notre quête pour rendre les robots plus flexibles, robustes et polyvalents, nous avons réalisé une percée majeure ! Nous sommes heureux d'annoncer une nouvelle méthode révolutionnaire pour enseigner rapidement et facilement des compétences habiles aux robots. Cette approche innovante, basée sur la politique de diffusion AI, offre un grand potentiel pour créer ce que nous appelons d'énormes modèles de comportement. Ces modèles de comportement permettent aux robots d'accomplir des tâches utiles de manière jamais envisagée auparavant.
🏋️ Les Limites de la manipulation robotique traditionnelle
Jusqu'à présent, la majorité des travaux sur la manipulation robotique se concentrait sur des tâches de type "prendre et poser", où un robot était limité à des ensembles relativement simples d'objets à déplacer. Notre nouvelle approche va bien au-delà de cela et nous permet d'explorer beaucoup plus près des limites du matériel. Désormais, les robots de Tri sont capables d'utiliser des outils, de verser des liquides et même d'éplucher des légumes. Il est fascinant de les voir interagir avec leur environnement de manière riche et multidimensionnelle, et tout cela sans aucun changement de code ou programmation explicite de nouvelles compétences.
🌐 Une nouvelle approche : la politique de diffusion
Notre méthode d'enseignement repose sur la puissante technique de l'IA générative appelée politique de diffusion. Cela nous permet d'enseigner aux robots beaucoup plus rapidement et avec un nombre significativement moins élevé de démonstrations. Tout comme les grands modèles de langage ont révolutionné les chatbots, ces modèles de comportement permettront aux robots d'accomplir des tâches utiles de manière jamais envisagée auparavant.
🎯 Les avantages de la politique de diffusion AI
Grâce à notre politique de diffusion AI, nous avons déjà enseigné plus de 60 comportements différents à notre flotte de robots. Le processus commence par un enseignant qui démontre une petite série de compétences par téléopération, puis notre politique de diffusion basée sur l'IA apprend en arrière-plan en quelques heures seulement. Il est courant pour nous d'enseigner à un robot l'après-midi, de le laisser apprendre pendant la nuit, puis de le retrouver le lendemain matin avec une nouvelle compétence fonctionnelle.
✋ L'importance du sens du toucher
Comme nous l'avons constaté, les robots apprennent mieux lorsqu'ils ont un sens du toucher. Un exemple parfait de cela est la tâche de retourner une crêpe, où le robot doit entrer en contact avec la surface sans la voir. Sans un sens du toucher, il peine et réalise la tâche de manière médiocre. Cependant, une fois capable de ressentir son interaction avec l'environnement, il réussit à apprendre rapidement cette compétence. C'est pourquoi nous donnons aux enseignants humains un dispositif de téléopération haptique pour leur fournir un sens du toucher lors de l'enseignement.
🚀 L'avenir des modèles comportementaux
Ce n'est que le début ! Notre équipe se concentre sur la création de modèles comportementaux massifs, capables de généraliser et d'effectuer de nouvelles compétences qu'ils n'ont jamais apprises auparavant. Pour réaliser cela, nous mettons en place un programme diversifié d'apprentissage pour les robots, essentiellement une maternelle pour enseigner de nombreuses compétences fondamentales utiles pour travailler aux côtés des humains. Nous prévoyons d'enseigner des centaines de nouvelles compétences d'ici la fin de l'année et plus de mille d'ici la fin de 2024.
🌍 Le développement d'un curriculum pour l'apprentissage des robots
Outre l'enseignement réel, nous utilisons nos compétences en simulation pour compléter l'apprentissage des robots dans le monde réel. Cela nous permet d'augmenter les possibilités d'enseignement et de fournir à nos robots des expériences virtuelles variées pour renforcer leurs compétences réelles.
🤝 La collaboration dans l'apprentissage en flotte
Nous nous efforçons également de développer des outils fondamentaux pour l'apprentissage en flotte, afin que lorsque qu'un robot apprend quelque chose, tous les autres robots puissent en bénéficier. Nous croyons en la collaboration et en la multiplication des connaissances pour permettre aux robots d'apprendre plus rapidement et plus efficacement.
🔮 Les possibilités infinies de l'avenir
En tant que chercheur en robotique depuis de nombreuses années, je suis émerveillé par les performances de ces robots. Les tâches accomplies sont tout simplement incroyables. Il y a à peine un an, je n'aurais jamais pu prédire que nous serions aussi proches de ce niveau de dextérité. Et le rythme auquel nous pouvons enseigner de nouvelles compétences est tout simplement stupéfiant. Presque chaque jour, je me réveille avec un message montrant que le robot fait quelque chose qu'il ne savait pas faire la veille. C'est vraiment un moment incroyable pour être un roboticien.
Highlights:
- Une nouvelle méthode révolutionnaire pour enseigner des compétences habiles aux robots a été annoncée.
- La politique de diffusion AI permet aux robots d'apprendre plus rapidement et avec moins de démonstrations.
- Les robots de Tri sont désormais capables d'utiliser des outils, de verser des liquides et d'éplucher des légumes.
- Le sens du toucher est crucial pour l'apprentissage des robots, tout comme pour les humains.
- L'équipe de Tri vise à créer d'énormes modèles de comportement pour permettre aux robots de généraliser de nouvelles compétences.
- L'utilisation de simulations complète l'apprentissage des robots dans le monde réel.
- L'apprentissage en flotte et la collaboration entre robots permettent un apprentissage rapide et efficace.
FAQ
Q: Combien de comportements différents ont été enseignés aux robots de Tri jusqu'à présent ?
A: Plus de 60 comportements différents ont été enseignés aux robots de Tri jusqu'à présent.
Q: Comment les robots de Tri apprennent-ils de nouvelles compétences ?
A: Les robots de Tri apprennent de nouvelles compétences grâce à une méthode d'enseignement basée sur la politique de diffusion AI.
Q: Quelle est la prochaine étape pour les robots de Tri ?
A: La prochaine étape pour les robots de Tri est de développer des modèles comportementaux assez grands pour permettre la généralisation des compétences non apprises.
Q: Combien de compétences espère-t-on enseigner aux robots d'ici la fin de 2024 ?
A: On espère enseigner plus de mille compétences aux robots d'ici la fin de 2024.