Les robots deviennent plus intelligents et plus courants, mais leur capacité à manipuler des objets avec une précision semblable à celle de l’homme reste limitée. À l’Université d’État de Kennesaw (USA), de nouvelles recherches permettent aux robots de mieux comprendre le mouvement, le toucher et les interactions avec le monde réel.
« Mes recherches se concentrent sur la manipulation dextre« , affirme Lingfeng Tao, professeur en Robotique et Ingénierie Mécatronique au Southern Polytechnic College of Engineering and Engineering Technology de l’Université d’État de Kennesaw. « Je veux contrôler des mains robotiques similaires à la main humaine, avec plusieurs articulations pouvant bouger indépendamment et exécuter des tâches complexes.«
Tao dirige des recherches qui enseignent aux robots comment manipuler des objets avec plus de dextérité et de conscience. Son travail se concentre sur l’aptitude des mains robotiques à se déplacer plus naturellement lors d’opérations à distance et autonomes. La recherche est soutenue par une subvention de 300 000 $ de la National Science Foundation (NSF), ainsi qu’une subvention académique de 40 000 $ de NVIDIA fournissant du matériel d’IA avancé.
Contrairement aux pinces robotiques simples qui ne peuvent que s’ouvrir et se fermer, les recherches de Tao se concentrent sur des mains robotiques multi-doigts capables de faire pivoter des objets, d’utiliser des outils et d’ajuster leur prise en fonction de l’interaction physique. Ces capacités nécessitent une intelligence artificielle (IA) avancée pour reproduire ce que les humains font instinctivement.
Les systèmes robotiques traditionnels télécommandés reposent souvent sur le suivi des mouvements de la main humaine et leur transposition directe sur un robot. Tao explique que cette approche ignore l’interaction physique, obligeant les opérateurs humains à se déplacer lentement et prudemment pour compenser le manque de conscience du robot.
« Lorsque les humains manipulent des objets, il se produit des interactions physiques« , souligne Tao. « Si vous ne faites que mapper le mouvement humain sur le robot, ce dernier ne peut pas comprendre ou ressentir ces interactions.«
Pour résoudre ce problème, Tao utilise l’apprentissage par renforcement profond pour entraîner des robots dans des environnements simulés où des milliers de robots virtuels pratiquent des tâches simultanément. L’IA apprend à la fois du succès et de l’échec avant d’être appliquée aux systèmes physiques.
« Nous collectons toutes ces expériences« , révèle Tao. « L’IA apprend comment éviter l’échec et encourager les comportements réussis.«
Tao compare souvent l’apprentissage robotique à la façon dont les enfants apprennent à utiliser des outils.
« Un enfant possède déjà des capacités de base acquises en jouant avec des jouets« , indique-t-il. « Il observe les adultes, apprend comment l’outil est utilisé, puis applique ses propres compétences.«
Cette approche permet aux robots de suivre l’intention humaine de haut niveau tout en gérant de manière autonome les tâches de manipulation de bas niveau, permettant un contrôle à longue distance dans des environnements dangereux ou inaccessibles aux humains. Tao affirme que cet équilibre entre autonomie et guidage humain est essentiel pour améliorer à la fois les performances et la sécurité.
« On pourrait envoyer un robot sur la Lune ou dans des environnements sous-marins profonds« , explique Tao. « L’humain pourrait encore le contrôler pour effectuer des tâches très subtiles et dextres.«
Les applications de cette recherche incluent la chirurgie robotique, l’exploration spatiale, la réponse aux catastrophes, la fabrication et les soins de santé.
Le doyen du SPCEET, Lawrence Whitman, a déclaré que le travail de Tao reflète l’innovation du collège dans la recherche qui façonne notre avenir.
« Les recherches du Dr Tao unissent l’intelligence artificielle et la robotique pour changer notre façon de vivre et de travailler« , déclare Whitman. « Son travail est un exemple éclatant de recherche conçue pour comprendre les problèmes et chercher des solutions innovantes à une série de grands défis sociétaux.«
À l’avenir, Tao vise à intégrer le contrôle robotique et la rétroaction en un seul système capable de gérer des tâches longues et à plusieurs étapes.
« Si les robots doivent entrer dans la vie quotidienne, la sécurité et la fiabilité sont essentielles« , conclut Tao. « Notre objectif est de rendre les robots intelligents, sûrs et vraiment utiles aux gens. »
Source : Kennesaw State U
