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Toyota utilise la réalité virtuelle pour former des robots aux tâches domestiques

Vidéo Le Toyota Research Institute a présenté, le 3 octobre 2019, une façon de former les robots domestiques grâce à la réalité virtuelle. Le formateur peut ainsi visualiser en direct et en 3D ce que la machine perçoit pour mieux lui apprendre des tâches ménagères. Une méthode nécessaire car la disparité des foyers empêche de créer un ensemble d'instructions unique.
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Toyota utilise la réalité virtuelle pour former des robots aux tâches domestiques
Les ingénieurs se mettent ainsi dans la peau du robot. © Toyota Research Institute

Entre 2000 et 2050, la proportion de la population mondiale de plus de 60 ans doublera pour passer d’environ 11% à 22%, selon les estimations de l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS). C'est pour cette raison que le Toyota Research Institute (TRI) développe des robots domestiques capables de (presque) tout faire à l'intérieur d'une maison pour aider les personnes âgées devenues dépendantes. Une vidéo de présentation publiée le 3 octobre 2019 montre que le constructeur japonais teste la supervision de l'apprentissage à l'aide de la réalité virtuelle.

 

La disparité des habitats comme obstacle

Techniquement, il est difficile d'entraîner des machines à fonctionner dans un habitat car chaque maison est rendue unique par la disposition et la taille de ses pièces, les différents meubles de rangement, l'agencement de la vaisselle, la composition de son sol… En bref, il est presque impossible de créer un ensemble d'instructions unique qui conviendrait à tous les foyers. Pour pallier cette difficulté, les ingénieurs ont imaginé une modèle d'apprentissage en ayant recours à la réalité virtuelle. Les détails techniques de ce dispositif ont compilées et publiées sur le site de l'université de Cornell (New York).

 

 

L'idée est assez simple. Grâce à des casques de réalité virtuelle, les formateurs se mettent dans la peau du robot. Ils peuvent ainsi voir en direct et en 3D ce que la machine perçoit grâce à des capteurs. Ce processus facilite la direction des mouvements et les instructions. Les enseignants peuvent ainsi annoter une scène pour apporter des précisions, par exemple la façon avec laquelle il faut saisir la poignée d'un réfrigérateur pour l'ouvrir.

 

Modifier le processus d'apprentissage

Ce processus d'apprentissage permet d'enseigner aux robots des tâches arbitraires avec une variété d'objets distincts à la place de tâches prédéfinies avec des objets spécifiques. Ainsi la machine est capable de tisser un lien entre ce qu'elles voit et les actions qui lui sont enseignées. Ce changement de méthode permet de rendre le robot plus flexible face à une situation qui lui est inconnue. Conséquence de quoi, s'il est face à un objet similaire mais dans une scène différent, il saura quelles actions effectuées quand même. 

 

Au stade de prototype

Le Toyota Research Institute prend soin de rappeler que ces machines ne sont, pour l'heure, que des prototypes et non des produits destinés à la commercialisation. "Nous sélectionnons des tâches non pas pour démontrer nos concepts de produits mais pour faire progresser le développement d'algorithmes" se targue l'institut de recherche. Pourtant, elle imagine déjà les futures applications en dehors des foyers, notamment dans les usines pour des tâches répétitives ou encore pour les robots de logistiques. 

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