Imaginez un monde où les robots pourraient apprendre de nouvelles tâches aussi facilement que les humains. Grâce aux chercheurs du MIT, ce rêve pourrait bientôt devenir réalité. Ils ont mis au point une méthode révolutionnaire inspirée des modèles de langage pour enseigner aux robots de nouvelles compétences, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives passionnantes dans le domaine de la robotique.
Les limites de l’apprentissage par imitation
Traditionnellement, les robots apprennent de nouvelles tâches grâce à l’apprentissage par imitation, où ils observent et reproduisent les actions d’un individu. Cependant, cette méthode peut échouer lorsque de petits défis sont introduits, comme un éclairage différent ou de nouveaux obstacles. Dans ces scénarios, les robots ne disposent tout simplement pas de suffisamment de données pour s’adapter.
S’inspirer des modèles de langage large
Pour surmonter ces limitations, l’équipe du MIT s’est inspirée de modèles comme GPT-4, qui utilisent d’énormes quantités de données pour résoudre des problèmes. Dans le domaine du langage, ces données sont simplement des phrases. Mais en robotique, avec l’hétérogénéité des données, une architecture différente est nécessaire.
Dans le domaine du langage, les données ne sont que des phrases. En robotique, compte tenu de l’hétérogénéité des données, si vous voulez effectuer un pré-entraînement de manière similaire, nous avons besoin d’une architecture différente.
– Lirui Wang, auteur principal du nouvel article
L’architecture Heterogeneous Pretrained Transformers (HPT)
L’équipe a donc mis au point une nouvelle architecture appelée Heterogeneous Pretrained Transformers (HPT), qui rassemble des informations provenant de différents capteurs et environnements. Un transformateur est ensuite utilisé pour regrouper les données en modèles d’entraînement. Plus le transformateur est grand, meilleur est le résultat.
Les utilisateurs n’ont plus qu’à saisir la conception du robot, sa configuration et la tâche qu’ils souhaitent réaliser. Le système s’occupe du reste, permettant aux robots d’apprendre rapidement de nouvelles compétences sans nécessiter un entraînement spécifique.
Vers un cerveau robotique universel
Le rêve des chercheurs est de créer un cerveau robotique universel que l’on pourrait télécharger et utiliser pour n’importe quel robot, sans aucun entraînement. Bien qu’ils n’en soient qu’aux premiers stades, ils sont déterminés à poursuivre leurs efforts, espérant qu’une mise à l’échelle conduira à une percée dans les politiques robotiques, comme cela a été le cas avec les modèles de langage large.
Notre rêve est d’avoir un cerveau robotique universel que vous pourriez télécharger et utiliser pour votre robot sans aucun entraînement. Bien que nous n’en soyons qu’aux premiers stades, nous allons continuer à pousser fort et espérons qu’une mise à l’échelle conduira à une percée dans les politiques robotiques, comme cela a été le cas avec les modèles de langage large.
– David Held, professeur associé à CMU
Un avenir prometteur pour la robotique
Ces travaux, financés en partie par le Toyota Research Institute, s’inscrivent dans une tendance plus large d’innovation en robotique. L’année dernière, lors de TechCrunch Disrupt, TRI avait dévoilé une méthode pour entraîner les robots du jour au lendemain. Plus récemment, ils ont conclu un partenariat historique qui unira leurs recherches sur l’apprentissage robotique avec le matériel de Boston Dynamics.
Avec ces avancées passionnantes, l’avenir de la robotique s’annonce prometteur. Bientôt, nous pourrions voir des robots capables d’apprendre de nouvelles tâches aussi facilement que les humains, révolutionnant ainsi de nombreux secteurs, de l’industrie aux soins de santé en passant par l’exploration spatiale. Restez à l’écoute, car cette histoire ne fait que commencer !
Le rêve des chercheurs est de créer un cerveau robotique universel que l’on pourrait télécharger et utiliser pour n’importe quel robot, sans aucun entraînement. Bien qu’ils n’en soient qu’aux premiers stades, ils sont déterminés à poursuivre leurs efforts, espérant qu’une mise à l’échelle conduira à une percée dans les politiques robotiques, comme cela a été le cas avec les modèles de langage large.
Notre rêve est d’avoir un cerveau robotique universel que vous pourriez télécharger et utiliser pour votre robot sans aucun entraînement. Bien que nous n’en soyons qu’aux premiers stades, nous allons continuer à pousser fort et espérons qu’une mise à l’échelle conduira à une percée dans les politiques robotiques, comme cela a été le cas avec les modèles de langage large.
– David Held, professeur associé à CMU
Un avenir prometteur pour la robotique
Ces travaux, financés en partie par le Toyota Research Institute, s’inscrivent dans une tendance plus large d’innovation en robotique. L’année dernière, lors de TechCrunch Disrupt, TRI avait dévoilé une méthode pour entraîner les robots du jour au lendemain. Plus récemment, ils ont conclu un partenariat historique qui unira leurs recherches sur l’apprentissage robotique avec le matériel de Boston Dynamics.
Avec ces avancées passionnantes, l’avenir de la robotique s’annonce prometteur. Bientôt, nous pourrions voir des robots capables d’apprendre de nouvelles tâches aussi facilement que les humains, révolutionnant ainsi de nombreux secteurs, de l’industrie aux soins de santé en passant par l’exploration spatiale. Restez à l’écoute, car cette histoire ne fait que commencer !
