La robotique connaît un essor sans précédent et de nouvelles innovations voient le jour quotidiennement. Une équipe de chercheur vient de concevoir le système Bi-Touch, permettant aux robots d’acquérir une sensibilité tactile proche de la dextérité humaine grâce à l’IA.
Cette technologie pourrait bouleverser des domaines tels que la cueillette de fruits, les services domestiques, et même la conception de membres artificiels. Intrigué ? Découvrez comment cela fonctionne.
Le système Bi-Touch : une sensibilité tactile exacerbée
La nouvelle technologie, appelée Bi-Touch, a été conçue par les scientifiques de l’Université de Bristol et est basée au Bristol Robotics Laboratory. Elle permet aux robots d’exécuter des tâches manuelles, guidés par une aide numérique.
Les résultats de cette recherche, publiés dans IEEE Robotics and Automation Letters, révèlent comment un agent IA interprète son environnement grâce à un retour tactile et proprioceptif, permettant une interaction délicate et une manipulation efficace d’objets pour accomplir des tâches robotiques.
Potentiel et applications du système Bi-Touch
« Avec notre système Bi-Touch, nous pouvons facilement entraîner des agents IA dans un monde virtuel en quelques heures pour réaliser des tâches bimanuelles adaptées au toucher. Et plus important encore, nous pouvons directement appliquer ces agents du monde virtuel au monde réel sans autre formation », a expliqué l’auteur principal Yijiong Lin.
La manipulation bimanuelle avec retour tactile pourrait être essentielle pour atteindre une dextérité robotique de niveau humain. La conception de contrôleurs efficaces et la complexité de l’élaboration de cette technologie a été un obstacle. L’équipe a néanmoins réussi à développer un système robotique à double bras tactile, grâce à des avancées récentes en IA et en détection tactile robotique.
Entraînement et fonctionnement
L’équipe a créé un monde virtuel (simulation) équipé de deux bras robotiques dotés de capteurs tactiles. Ils ont conçu des fonctions de récompense et un mécanisme de mise à jour des objectifs pour encourager les robots à accomplir les tâches bimanuelles.
Le robot apprend à travers le Deep Reinforcement Learning (Deep-RL), conçu pour enseigner aux robots par essais et erreurs, de manière similaire à l’entraînement d’un chien. Ce système a permis au robot à double bras de soulever avec succès des objets aussi fragiles qu’une seule chips Pringle.
Le co-auteur, le professeur Nathan Lepora, a ajouté : « Notre système Bi-Touch présente une approche prometteuse avec un logiciel et un matériel abordables pour apprendre les comportements bimanuels avec le toucher en simulation, pouvant être directement appliqués au monde réel. »
Et de Yijiong Lin de conclure : “Notre système Bi-Touch permet à un robot tactile à deux bras d’apprendre énormément de la simulation et de réaliser diverses tâches de manipulation en douceur dans le monde réel … Désormais, nous pouvons facilement former des agents d’intelligence artificielle dans un monde virtuel en quelques heures pour qu’ils accomplissent des tâches bimanuelles adaptées au toucher.”
En synthèse
Le système Bi-Touch marque une étape majeure dans la robotique, offrant une sensibilité tactile proche de l’humain. Sa polyvalence et son potentiel d’applications variées font de cette technologie un domaine passionnant et prometteur à suivre dans les années à venir. L’avenir de la robotique semble prendre une nouvelle dimension grâce à cette innovation.
Pour une meilleure compréhension
Qu’est-ce que le système Bi-Touch ?
Il s’agit d’un système qui permet aux robots de réaliser des tâches bimanuelles en utilisant l’IA pour interpréter et réagir à leur environnement tactile.
Comment le système Bi-Touch peut-il être appliqué ?
Il peut révolutionner des secteurs tels que la cueillette de fruits, les services domestiques et la création de membres artificiels.
Comment le robot est-il formé à l’aide de l’IA ?
Il apprend à travers le Deep Reinforcement Learning, une technique qui permet aux robots d’apprendre par essais et erreurs, en utilisant des récompenses et des punitions.
Quels sont les avantages du système Bi-Touch ?
Le système permet une interaction délicate, une manipulation précise et peut être appliqué directement du monde virtuel au monde réel.
“Bi-Touch: Bimanual Tactile Manipulation With Sim-to-Real Deep Reinforcement Learning” by Yijiong Lin, Nathan Lepora et al in IEEE Robotics and Automation Letters.
Crédit image : Yijiong Lin
[ Rédaction ]
