Au sous-sol du Gates Computer Science Building de l'Université de Stanford, un écran attaché à un bras robotique rouge s'allume. Une paire d'yeux de dessin animé clignote. "Rencontrez Bender, " dit Ajay Mandlekar, doctorat étudiant en génie électrique.

Bender est l'un des bras robotiques qu'une équipe de chercheurs de Stanford utilise pour tester deux frameworks qui, ensemble, pourrait rendre plus rapide et plus facile l'enseignement des compétences de base aux robots. Le framework RoboTurk permet aux utilisateurs de diriger les bras du robot en temps réel avec un smartphone et un navigateur en montrant au robot comment effectuer des tâches comme ramasser des objets. SURREAL accélère le processus d'apprentissage en exécutant plusieurs expériences à la fois, permettant essentiellement aux robots d'apprendre de nombreuses expériences simultanément.

"Avec RoboTurk et SURREAL, nous pouvons repousser les limites de ce que les robots peuvent faire en combinant de nombreuses données collectées par les humains et en les couplant à un apprentissage par renforcement à grande échelle, " dit Mandlekar, membre de l'équipe qui a développé les cadres.

Le groupe présentera RoboTurk et SURREAL le 29 octobre à la conférence sur l'apprentissage des robots à Zurich, La Suisse.

Les humains enseignent aux robots

Yuke Zhu, un doctorat étudiant en informatique et membre de l'équipe, a montré le fonctionnement du système en ouvrant l'application sur son iPhone et en l'agitant dans les airs. Il a guidé le bras du robot – comme une grue mécanique dans un jeu d'arcade – pour survoler son prix :un bloc de bois peint pour ressembler à un steak. Il s'agit d'une simple tâche de sélection et de placement qui consiste à identifier des objets, les ramasser et les mettre dans la poubelle avec la bonne étiquette.

Aux humains, la tâche semble ridiculement facile. Mais pour les robots d'aujourd'hui, c'est assez difficile. Les robots apprennent généralement en interagissant et en explorant leur environnement - ce qui entraîne généralement de nombreux mouvements de bras aléatoires - ou à partir de grands ensembles de données. Ni l'un ni l'autre n'est aussi efficace que d'obtenir de l'aide humaine. De la même manière que les parents apprennent à leurs enfants à se brosser les dents en guidant leurs mains, les gens peuvent montrer aux robots comment effectuer des tâches spécifiques.

Cependant, ces leçons ne sont pas toujours parfaites. Lorsque Zhu a appuyé fortement sur l'écran de son téléphone et que le robot a relâché sa prise, le steak en bois heurta le bord de la poubelle et s'écrasa sur la table. « Les humains ne sont en aucun cas optimaux pour cela, " Mandlekar a dit, "mais cette expérience fait toujours partie intégrante des robots."

Apprentissage plus rapide en parallèle

Ces essais – même les échecs – fournissent des informations inestimables. Les démonstrations collectées via RoboTurk donneront aux robots des connaissances de base pour démarrer leur apprentissage. SURREAL peut exécuter des milliers d'expériences simulées par des personnes du monde entier à la fois pour accélérer le processus d'apprentissage.

"Avec SURREAL, nous voulons accélérer ce processus d'interaction avec l'environnement, " dit Linxi Fan, un doctorat étudiant en informatique et membre de l'équipe. Ces frameworks augmentent considérablement la quantité de données à partir desquelles les robots peuvent apprendre.

« Les cadres jumeaux combinés peuvent fournir un mécanisme d'exécution humaine de tâches assistée par l'IA où nous pouvons éloigner les humains des environnements dangereux tout en conservant un niveau similaire de compétence d'exécution des tâches, " a déclaré le boursier postdoctoral Animesh Garg, un membre de l'équipe qui a développé les cadres.

L'équipe envisage que les robots feront partie intégrante de la vie quotidienne à l'avenir :aider aux tâches ménagères, effectuer des tâches d'assemblage répétitives dans la fabrication ou effectuer des tâches dangereuses qui peuvent constituer une menace pour les humains.

"Vous ne devriez pas avoir à dire au robot de tordre son bras de 20 degrés et d'avancer de 10 centimètres, " dit Zhu. " Vous voulez pouvoir dire au robot d'aller dans la cuisine et de prendre une pomme. "