L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique dans lequel un agent apprend en interagissant avec son environnement et en recevant des récompenses pour ses actions. Dans le contexte de la formation des robots, les algorithmes d’apprentissage par renforcement peuvent permettre au robot d’apprendre à effectuer une tâche, comme naviguer dans une course d’obstacles, par essais et erreurs. Le robot reçoit des récompenses positives pour les actions réussies et des récompenses négatives pour les actions qui conduisent à l’échec, ce qui l’amène à apprendre quelles actions entreprendre dans différentes situations.

2. Apprentissage par imitation

L'apprentissage par imitation est une méthode permettant de former des robots en leur permettant d'observer et d'imiter le comportement des humains ou d'autres robots. Le robot peut être entraîné à l’aide de techniques telles que l’apprentissage par renforcement inverse, où il apprend la fonction de récompense qui guide le comportement qu’il observe, puis utilise l’apprentissage par renforcement pour optimiser sa politique afin de maximiser la récompense. Cette approche peut être particulièrement efficace pour les tâches nécessitant une dextérité et une coordination œil-main semblables à celles d’un être humain, comme saisir des objets ou jouer d’un instrument de musique.

3. Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est une technique dans laquelle un robot apprend à partir de données non étiquetées sans recevoir explicitement les bonnes réponses. Cette approche convient aux tâches où les données étiquetées sont limitées et permet au robot de découvrir des modèles et des relations importants au sein des données. Un exemple consiste à utiliser l’apprentissage non supervisé pour apprendre au robot à reconnaître et à localiser un objet dans divers environnements en lui fournissant de nombreuses images de l’objet et en lui permettant d’apprendre à identifier ses caractéristiques distinctives.

4. Transférer l'apprentissage

L'apprentissage par transfert est une méthodologie dans laquelle un robot exploite les connaissances précédemment acquises pour une tâche pour apprendre une autre tâche connexe. Cela peut réduire considérablement le temps et les efforts requis pour la formation. Par exemple, un robot entraîné à naviguer dans un environnement intérieur simulé peut s’adapter à un environnement extérieur réel en transférant son apprentissage antérieur.

5. Méta-apprentissage

Le méta-apprentissage, également appelé apprendre à apprendre, permet aux robots d’apprendre à apprendre plus efficacement à travers différentes tâches. Il s'agit d'une forme d'apprentissage d'ordre supérieur dans laquelle, au lieu d'apprendre une seule tâche, le robot apprend à acquérir de nouvelles tâches plus rapidement et plus efficacement. Cette capacité peut être particulièrement précieuse dans des environnements dynamiques et changeants.

Ce ne sont là que quelques-unes des approches fondées sur la recherche qui façonnent la manière dont nous formons les robots, chacune offrant des avantages uniques en fonction de la tâche et des ressources disponibles. À mesure que la recherche progresse et que de nouvelles techniques émergent, le domaine de la robotique continuera de repousser les limites de ce qui est possible en matière d’apprentissage et d’adaptation des robots.