Un groupe de Google avec l'aide d'équipes des universités Columbia et Princeton et du MIT a développé un robot capable de saisir un seul objet parmi d'autres objets dans une boîte et de le jeter dans une poubelle spécifiée. Dans leur article téléchargé sur le arXiv serveur de préimpression, l'équipe décrit les défis du travail et à quel point il s'est bien déroulé.

Les chercheurs commencent par souligner à quel point il est difficile de saisir un objet au hasard et de le lancer avec précision. Le caractère aléatoire de l'objet choisi signifie que le lanceur doit prendre des décisions critiques avant de lancer, en tenant compte du poids et de la forme de l'objet. Le lanceur doit alors être capable de convertir les décisions en une action qui enverra l'objet dans un arc du lanceur à la cible. Dans ce nouvel effort, l'équipe a choisi de relever le défi de construire un bras robotique qui le fasse aussi bien qu'un être humain.

Le robot conçu par l'équipe a l'air très simple :c'est un bras de robot, un peu comme ceux qui construisent des voitures dans les usines. En action, le robot plie son bras dans une boîte pleine d'objets, en sélectionne un, puis le jette dans une boîte qui a été divisée en bacs séparés, frappant le bac qu'il a choisi comme cible.

Pour construire le robot, l'équipe a dû l'aider à apprendre, d'abord en le programmant pour numériser et donner un sens aux objets qu'il devait lancer. Après ça, il a dû apprendre à choisir un objet au hasard et à le ramasser. Prochain, il a dû utiliser un réseau d'apprentissage en profondeur pour apprendre à lancer chaque objet possible, puis à utiliser ce qu'il avait appris pour lancer l'objet, apprendre plus à chaque répétition.

Une fois le système en place, les chercheurs ont programmé une boucle et laissé le robot lancer ses objets dans les cases 10, 000 fois sans assistance. Les programmeurs ont ajouté du code pour permettre au robot de vider la poubelle dans sa propre boîte après avoir jeté tous ses objets.

Les chercheurs rapportent que les tests ont montré que le système était précis à environ 87% pour saisir un objet à lancer et à 85% pour le lancer. A titre de comparaison, l'équipe a essayé de lancer les objets eux-mêmes et a découvert qu'ils étaient moins précis que leur robot.

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