Nous avons observé l'évolution remarquable de la robotique au cours de la dernière décennie avec des modèles capables de marcher, de parler et de faire des gestes comme des humains, d'entreprendre des tâches allant du déplacement de machinerie lourde à la manipulation délicate de petits objets, et de maintenir l'équilibre sur deux ou quatre jambes sur des terrains difficiles et hostiles. terrain.

Aussi impressionnants que soient les derniers robots, leurs réalisations sont en grande partie le résultat d'une programmation spécifique à une tâche ou d'une instruction à distance par des humains.

Des chercheurs de l'ETH Zurich ont développé un programme qui aide les robots à s'attaquer à des activités qui ne reposent pas sur des "démonstrations d'experts préenregistrées", comme le disent les développeurs, ou sur des "récompenses densément conçues".

Au lieu de cela, ils ont conçu une approche dans laquelle le robot peut "découvrir rapidement une séquence multimodale réalisable et presque optimale qui résout la tâche". En d'autres termes, ils fournissent un environnement dans lequel les robots peuvent atteindre leurs objectifs avec un minimum de conseils de la part d'opérateurs humains.

La recherche a été rapportée dans l'édition du 16 août de Robotique scientifique. L'article, "Versatile multicontact planning and control for legged loco-manipulation", a été préparé par Jean-Pierre Sleiman, Farbod Farshidian et Marco Hunter du Robotic Systems Lab de l'université de recherche publique ETH Zurich.

"Étant donné des descriptions de haut niveau du robot et de l'objet, ainsi qu'une spécification de tâche codée via un objectif clairsemé", a déclaré Sleiman, "notre planificateur découvre de manière holistique comment le robot doit se déplacer, quelles forces il doit exercer, quels membres il doit utiliser, ainsi que quand et où il doit établir ou rompre le contact avec l'objet."

Des vidéos de démonstration montrent le quadrupède ANYmal d'ANYbotics maîtrisant l'ouverture d'une porte de lave-vaisselle et ouvrant habilement une porte lestée et la maintenant ouverte avec une jambe tout en manœuvrant à travers.

"Le cadre peut être facilement adapté à différents types de manipulateurs mobiles", a déclaré Sleiman.

Les dernières années ont vu de grands progrès dans le développement de la robotique. Boston Dynamics, un acteur de premier plan dans le domaine de la robotique, a créé Atlas en 2013. Doté d'une vision stéréo et d'une motricité fine, il pouvait maintenir son équilibre dans un environnement hostile. Il a finalement été amélioré pour entrer et sortir des véhicules, ouvrir les portes et manipuler les équipements électriques. Cassie d'Agility Robotics en 2016 a montré une capacité de marche et de course supérieure.

En 2017, une Sophia réaliste qui imitait en douceur les gestes et les comportements humains a été envoyée pour aider les personnes âgées dans les établissements de soins infirmiers et jouer avec les enfants. Et une manipulation tactile très avancée a été démontrée en 2019 avec le Dactyl d'OpenAI : après des sessions de formation qui, selon ses développeurs, prendraient 13 000 ans pour les humains, le Dactyl à une seule main pourrait facilement manipuler un Rubik's cube et résoudre le puzzle de combinaison 3D, qui a bloqué des millions de personnes. d'utilisateurs depuis sa sortie en 1974, en seulement quatre minutes.

Plus récemment, les dernières années ont vu le Spot à quatre pattes de Boston Dynamics, qui peut marcher trois milles, gravir des collines, surmonter des obstacles et effectuer des tâches spécialisées. Et Ameca, considéré comme l'un des robots les plus réalistes, sinon le plus réaliste, engage une conversation fluide et génère des expressions faciales et des gestes de la main remarquablement humains.

L'ETH Zurich, qui reprendrait les grandes réalisations de ses prédécesseurs et éliminerait - ou du moins réduirait considérablement - la nécessité pour les humains de contrôler les robots dans les coulisses, a franchi une étape clé dans la prochaine étape du développement des robots.

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