Les robots doivent connaître la raison pour laquelle ils font un travail s'ils veulent travailler efficacement et en toute sécurité aux côtés des gens dans un proche avenir. En termes simples, cela signifie que les machines doivent comprendre le motif comme le font les humains, et pas seulement effectuer des tâches à l'aveuglette, sans contexte.

Selon un nouvel article du Centre national de robotique nucléaire, basé à l'Université de Birmingham, cela pourrait annoncer un changement profond pour le monde de la robotique, mais celui qui est nécessaire.

Auteur principal Dr Valerio Ortenzi, à l'Université de Birmingham, soutient qu'un changement de mentalité sera nécessaire à mesure que les économies adopteront l'automatisation, connectivité et numérisation ("Industrie 4.0') et niveaux d'interaction homme-robot, que ce soit dans les usines ou les maisons, augmenter de façon spectaculaire.

Le papier, Publié dans Nature Machine Intelligence , explore la question des robots utilisant des objets. « Saisir » est une action perfectionnée depuis longtemps dans la nature mais qui représente la pointe de la recherche en robotique.

La plupart des machines d'usine sont « muettes, " ramasser aveuglément des objets familiers qui apparaissent à des endroits prédéterminés au bon moment. Faire ramasser une machine pour ramasser des objets inconnus, présenté au hasard, nécessite l'interaction transparente de plusieurs, technologiques complexes. Ceux-ci incluent des systèmes de vision et une IA avancée afin que la machine puisse voir la cible et déterminer ses propriétés (par exemple, est-il rigide ou flexible ? ); et potentiellement, des capteurs dans la pince sont nécessaires pour que le robot n'écrase pas par inadvertance un objet qu'on lui a dit de ramasser.

Même quand tout cela est accompli, des chercheurs du Centre national de robotique nucléaire ont mis en évidence un problème fondamental :ce qui a traditionnellement compté comme une prise « réussie » pour un robot pourrait en fait être un échec réel, parce que la machine ne prend pas en compte quel est le but et pourquoi elle ramasse un objet.

L'article cite l'exemple d'un robot dans une usine ramassant un objet pour le livrer à un client. Il exécute avec succès la tâche, tenant le colis en toute sécurité sans causer de dommages. Malheureusement, la pince du robot masque un code-barres crucial, ce qui signifie que l'objet ne peut pas être suivi et que l'entreprise n'a aucune idée si l'article a été ramassé ou non ; tout le système de livraison tombe en panne parce que le robot ne connaît pas les conséquences de tenir une boîte dans le mauvais sens.

Le Dr Ortenzi donne d'autres exemples, impliquant des robots travaillant aux côtés de personnes.

"Imaginez demander à un robot de vous passer un tournevis dans un atelier. Selon les conventions actuelles, la meilleure façon pour un robot de saisir l'outil est par la poignée, " dit-il. " Malheureusement, cela pourrait signifier qu'une machine extrêmement puissante projette alors une lame potentiellement mortelle vers vous, à grande vitesse. Au lieu, le robot a besoin de savoir quel est l'objectif final, c'est à dire., passer le tournevis en toute sécurité à son collègue humain, afin de repenser ses actions.

« Un autre scénario envisage un robot passant un verre d'eau à un résident d'une maison de retraite. Il doit s'assurer qu'il ne fait pas tomber le verre mais aussi que l'eau ne déborde pas sur le récipient lors du passage, ou que le verre soit présenté de telle manière que la personne puisse s'en emparer.

"Ce qui est évident pour l'homme doit être programmé dans une machine et cela nécessite une approche profondément différente. Les métriques traditionnelles utilisées par les chercheurs, au cours des vingt dernières années, évaluer la manipulation robotique, ne sont pas suffisants. Au sens le plus pratique, les robots ont besoin d'une nouvelle philosophie pour prendre le contrôle.

Professeur Rustam Stolkin, Directeur NCNR, mentionné, « Le Centre national de robotique nucléaire est unique dans son travail sur des problèmes pratiques avec l'industrie, tout en générant simultanément le plus haut calibre de recherche universitaire de pointe, illustré par cet article historique. »