Regardez un robot éplucher une banane sans l’écraser
Un robot formé par l’apprentissage automatique qui imite un démonstrateur humain peut réussir à éplucher une banane sans la réduire en miettes. La manipulation des fruits mous est un défi pour les robots, qui manquent souvent de dextérité et d’un toucher nuancé pour traiter ces objets sans les détruire.
Un robot épluche une banane délicatement
La forme irrégulière des fruits – qui peut varier considérablement même pour un même type de fruit – peut également désarçonner les algorithmes de vision par ordinateur qui servent souvent de cerveau à ces robots. Heecheol Kim, de l’université de Tokyo, et ses collègues ont mis au point un système d’apprentissage automatique qui alimente un robot doté de deux bras et de mains avec deux « doigts ».
Dans un premier temps, un humain manipulant ce robot a épluché des centaines de bananes, créant ainsi 811 minutes de données de démonstration pour entraîner ce robot à le faire par lui-même. La tâche était divisée en neuf étapes, de la saisie de la banane à son ramassage sur la table d’une main, en passant par la saisie de l’extrémité dans l’autre main, l’épluchage, puis le déplacement de la banane afin de pouvoir retirer le reste de la peau.
Pour les mouvements larges qui ne risquent pas d’endommager la banane, le modèle d’apprentissage automatique trace une trajectoire, imitant ce que fait un humain sans trop réfléchir. Mais lorsque les bras doivent manipuler la banane avec précision, le système adopte une approche réactive, c’est-à-dire qu’il réagit aux changements inattendus de son environnement.
L’ensemble du processus prend moins de 3 minutes
Lors des tests, ce robot a réussi à éplucher une banane dans 57 % des cas. L’ensemble du processus prend moins de 3 minutes. « Ce qui est vraiment intéressant dans ce cas, c’est que le processus utilisé par un humain a été repris dans la formation du système robotique grâce à l’apprentissage par imitation profonde », explique Jonathan Aitken de l’université de Sheffield, au Royaume-Uni.
Kim affirme que son approche est économe en données car elle utilise 13 heures de données d’entraînement au lieu de centaines ou de milliers d’heures. « Elle nécessite toujours un grand nombre de GPU (processeurs graphiques) coûteux, mais en utilisant notre structure, nous pouvons réduire la grande quantité de calculs [nécessaires] », explique-t-il.
Un système capable de gérer des tâches nécessitant une motricité fine
M. Aitken aimerait voir comment ce robot traite les fruits plus difformes. Mais avec un contrôle moteur plus fin, il pourrait fonctionner encore mieux, dit-il. Cette technologie ne sera toutefois pas utilisée uniquement pour les bananes : l’objectif est de former un système capable de gérer plus généralement les tâches nécessitant une motricité fine.
Cette recherche a été pré-publiée dans arXiv.
Source : New Scientist
Crédit photo : Pixabay