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En robotique, la saisie et la manipulation d'objets est l'un des grands défis techniques. Car, les robots que l'on trouve par exemple dans l'industrie manient toujours les mêmes pièces et ne savent pas s'adapter en temps réel à un changement. C'est pourquoi les progrès démontrés par un nouveau robot conçu par le groupe Autolab l'université de Berkeley sont si prometteurs.
Le magazine MIT Technology Review a découvert en avant-première la dernière évolution du Dex-Net. Il s'agit d'un robot muni de deux bras, l'un possédant une pince l'autre et une ventouse aspirante. Chaque bras est contrôlé par un réseau neuronal spécifique. Le programme numérise un objet à l'aide d'un capteurcapteur 3D haute résolution puis l'analyse pour décider quel bras est le mieux adapté en fonction de sa forme. Le robot trie des objets mis en vrac dans un bac avec une adresse et une rapiditérapidité inédites.
Le robot Dex-Net en train de trier des objets. © Berkeley university
Le robot Dex-Net trie entre 200 et 300 objets à l’heure
C'est précisément sur le réseau neuronal que les chercheurs ont grandement amélioré les performances d'apprentissage de Dex-Net. Grâce aux simulations qu'elle réalise dans en environnement virtuel, l'intelligence artificielle est en mesure de s'adapter à un objet inconnu en se basant sur son expérience. Les humains peuvent trier entre 400 et 600 objets à l'heure. Lors d'un concours organisé par AmazonAmazon, les meilleurs robots ne faisaient pas plus de 70 à 95 objets à l'heure. Dex-Net, lui, est entre 200 et 300 objets par heure.
Une amélioration notable qui pourrait faire grandement progresser la robotiquerobotique industrielle mais pas seulement. Selon le MIT Technology Review, cela ouvre aussi la voie à la création de robots très adroits qui pourraient assister pour certaines tâches dans les hôpitaux ou en gériatrie.
