Un seul coup d’œil suffit à ce robot pour maîtriser une tâche à la perfection

 
Le milieu de la robotique n’a de cesse d’évoluer. Ces chercheurs de l’université technique de Vienne ont mis au point un robot capable d’apprendre une tâche à partir d’une seule démonstration humaine.
Bras robotique de l’Université technique de Vienne // Source : TU Wien

Si on peut facilement imaginer des robots capables de prouesses extraordinaires comme les robots humanoïdes de Boston Dynamics, sommes-nous prêts pour autant à les voir nous assister dans notre quotidien ? Des chercheurs de l’université technique de Vienne en Autriche font un pas dans cette direction en présentant un robot capable d’apprendre à réaliser une tâche à partir d’une observation humaine.

Un apprentissage par observation

Pour démontrer les capacités de leur robot, les chercheurs ont choisi une tâche spectaculaire : le nettoyage d’un évier. Si cela peut prêter à sourire pour un humain, la tâche se révèle être d’une grande complexité pour un robot. Il doit analyser la forme du lavabo, la pression à exercer ou encore la vitesse de travail à effectuer.

Plutôt que de calculer l’ensemble de ces paramètres pour réaliser cette tâche, les chercheurs ont pris un autre chemin : celui de l’apprentissage par l’observation. En équipant une éponge de capteurs, et en faisant faire le mouvement par un humain dans un premier temps, le robot est capable de réaliser la tâche à partir des infos collectées et de s’adapter.

Christian Hartl-Nesic, chercheur au sein de l’équipe, explique s’être inspiré des méthodes d’apprentissage que l’on pourrait retrouver entre un maître enseignant ses meilleurs gestes à son apprenti.

Andreas Kugi, responsable de l’équipe, indique que ce type de robot pourrait à termes se développer dans l’industrie et apprendre les uns des autres : « Imaginons qu’il existe de nombreux ateliers qui utilisent de tels robots pour poncer ou peindre des surfaces […] vous pourriez alors laisser les robots collecter des expériences individuellement en utilisant des données locales, mais tous les robots pourraient partager entre eux les paramètres appris ».


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