L’apprentissage pour les robots est une tâche souvent ardue. Là où un humain est capable d’apprendre par mimétisme ou simplement en faisant appel à son bon sens, un robot doit être guidé à chaque pas. Une méthode courante consiste à diviser une tâche en segments et faire effectuer au robot chaque segment en le lui montrant. Le robot peut ensuite les reproduire indéfiniment. Toutefois, le robot doit pour cela être dans le même contexte que celui où il a appris l’opération. Afin de permettre aux robots de mieux s’adapter, un programme européen, baptisé RoboHow (RobotComment, un jeu de mot sur le site internet WikiHow, un site expliquant comment effectuer certaines tâches), désire créer une base de données que les robots pourraient interroger afin de savoir comment effectuer une tâche.
Ce projet, soutenu par neuf universités européennes, est mené par l’université de Brême en Allemagne. Celle-ci est spécialisée dans la recherche et le développement de robots capable de manipulation mobile autonome. Le projet consiste à prendre des recettes, des instructions et autres guides pratiques et à les segmenter en pas simples qu’un robot peut comprendre. Les chercheurs du projet l’ont présenté lors de la 14ème conférence internationale sur les agents autonomes et les systèmes multi-agents (AAMAS). Durant cette conférence, les chercheurs ont indiqué que RoboHow doit être utilisé conjointement avec la plateforme open-source OpenEase. Cette plateforme permet à tout le monde de participer au développement de l’intelligence artificielle, par exemple par le biais d’expérimentations.
Les chercheurs ont utilisé l’exemple d’apprendre à un robot à faire des pancakes. Pour cela, il a fallu fractionner la tâche en actions simples pour pouvoir les expliquer au robot. Ainsi, des actions qui paraissent évidentes à un humain, comme verser la pâte dans la poêle, l’utilisation d’une spatule, ou le retournement du pancake, ont dû être expliquées pas-à-pas au robot. Selon le principal responsable du projet, le professeur Michael Beetz de l’université de Brême, “les connaissances dues au bon sens, des connaissances implicites pour un humain, sont extrêmement difficiles à expliciter pour un robot.”
D’après lui, “l’une des approches est kinesthésique, dans laquelle on prend physiquement la main du robot, on y place une spatule, on referme la main et on effectue les tâches que l’on veut apprendre au robot. C’est comme apprendre à un enfant, pour que le robot se souvienne des gestes exacts.” Il ne s’agit toutefois pas que de mouvements, mais aussi de certaines connaissances comme la perception de la profondeur. Par exemple, la plupart des robots ne peuvent pas voir le verre, et s’ils se trouvent devant une bouteille, ils ne voient que des bouchons flotter dans l’air. Il a donc fallu créer un nouveau système de perception pour permettre au robot de comprendre les propriétés du verre et de savoir qu’une bouteille se trouve devant lui.
Les chercheurs sont actuellement en train de répéter l’expérience des pancakes en utilisant cette fois-ci des outils différents, dans des lieux différents ou pendant que le robot est en mouvement. Selon Michael Beetz, “si nous pouvons, avec nos robots, retourner n’importe quel pancake avec n’importe quel outil, dans ce cas, nous pouvons probablement réussir les tâches de manipulations les plus complexes que l’on puisse croiser dans la vie quotidienne.” Selon lui il faut toutefois encore “apprendre au robot à manipuler, créer une base de données des connaissances puis relier les deux. Dans le futur, les robots devront pouvoir demander : “Comment puis-je nettoyer cette chaise” et obtenir une réponse immédiate.”
Pour le chef du projet, ce projet ne mènera pas à terme à un remplacement des humains par les robots, mais plutôt à une collaboration entre les deux. “Imaginez avoir un robot à la maison capable de chercher des objets pour vous. Ceci donnerait beaucoup d’indépendance aux personnes handicapées ou souffrant de troubles cognitifs, qui doivent d’habitude attendre que son aidant l’aide pour obtenir ce qu’il veut.”
Cet article Créer une base de données pour aider les robots dans leurs tâches quotidiennes est apparu en premier sur H+ Magazine.