Grâce à une nouvelle technologie qui leur permet de créer des outils simples, les robots sont peut-être au bord de leur propre version de l'âge de pierre.

En utilisant une nouvelle capacité à raisonner sur la forme, fonction, et la fixation de pièces non liées, des chercheurs ont pour la première fois entraîné avec succès un agent intelligent à créer des outils de base en combinant des objets.

Cette percée vient du laboratoire de recherche Robot Autonomy and Interactive Learning (RAIL) de Georgia Tech et constitue une étape importante pour permettre aux agents intelligents de concevoir des outils plus avancés qui pourraient s'avérer utiles dans des environnements dangereux et potentiellement mortels.

Le concept peut sembler familier. Ça s'appelle "MacGyvering, " basé sur le nom d'une série télévisée des années 1980 et récemment redémarrée. Dans la série, le personnage principal est connu pour sa capacité de résolution de problèmes non conventionnelle en utilisant différentes ressources à sa disposition.

Pendant des années, les informaticiens et d'autres ont travaillé pour fournir des robots avec des capacités similaires. Dans leur nouveau travail robot-MacGyvering, Les chercheurs du laboratoire RAIL dirigés par la professeure agrégée Sonia Chernova ont utilisé comme point de départ une technique de robotique précédemment développée par l'ancien professeur de Georgia Tech Mike Stilman.

Dans ce dernier ouvrage, un robot formé à l'aide de la nouvelle approche de l'équipe reçoit un ensemble de pièces facultatives et lui demande de fabriquer un outil spécifique. Tout comme ses homologues humains, le robot examine d'abord les formes de chaque pièce et comment l'une pourrait être attachée à une autre.

En utilisant l'apprentissage automatique, le robot est entraîné à faire correspondre la forme à la fonction - quelles formes d'objets facilitent un résultat particulier - à partir de nombreux exemples d'objets de tous les jours. Par exemple, en apprenant que la concavité des bols leur permet de contenir des liquides, il utilise cette connaissance lors de la construction d'une cuillère. De la même manière, les robots ont appris à attacher des objets ensemble à partir d'exemples de matériaux pouvant être percés ou saisis.

Dans l'étude, les chercheurs ont réussi à créer des marteaux, spatules, boules, raclettes, et tournevis.

"Le tournevis était particulièrement intéressant car le robot combinait une pince et une pièce de monnaie, " a déclaré Lakshmi Nair, un doctorat étudiant à l'École d'informatique interactive et l'un des chercheurs du projet. "Il a estimé que la pince était capable de saisir quelque chose et a dit que la pièce correspondait en quelque sorte à la tête d'un tournevis. Assemblez-les, et cela crée un outil efficace."

Actuellement, le robot n'est limité qu'à la forme et à l'attachement. Il ne peut pas encore raisonner efficacement sur des propriétés matérielles particulières, une étape cruciale pour passer à un scénario du monde réel.

"Les gens pensent que les marteaux sont robustes et solides, pour que tu ne fasses pas un marteau avec des blocs de mousse, " a déclaré Nair. "Nous voulons atteindre ce niveau de raisonnement dans notre travail, c'est quelque chose sur quoi nous travaillons actuellement."

L'inspiration pour le travail vient de l'histoire populaire d'Apollo 13, le septième vol en équipage condamné du programme spatial Apollo. Après qu'un réservoir d'oxygène dans le module de service du navire a explosé deux jours après le début de la mission, les membres d'équipage ont été contraints d'apporter des modifications de fortune au système d'élimination du dioxyde de carbone.

Malgré une fenêtre de temps dangereusement serrée et une tension extrêmement élevée entre tous à bord et au contrôle de mission, le sauvetage s'est avéré fructueux. Nair et ses collaborateurs espèrent que cette recherche s'avérera fondamentale pour la future technologie robotique qui pourrait raisonner plus rapidement et sans le fardeau du stress.

"Ils ont réussi à faire ce filtre, mais la solution a été longue à trouver, " a déclaré Nair. "Nous voulons fabriquer des robots qui peuvent aider les humains dans ce genre de scénarios pour leur soulager la pression de trouver des solutions innovantes et potentiellement leur sauver la vie."

Ce travail a été présenté à la conférence Robotics:Science and Systems 2019 dans un article intitulé "Autonomous Tool Construction Using Part Shape and Attachment Prediction" (Lakshmi Nair, Nithin Shrivatsav, Zackory Erickson, Sonia Chernova).