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Vidéo : Brett, le robot qui apprend comme un enfant

Vidéo : Brett, le robot qui apprend comme un enfant

© Université de Californie

Des chercheurs de l'Université de Californie ont développé des algorithmes de Deep Learning (apprentissage profond) pour permettre à un robot d'apprendre différentes tâches grâce à une approche "essai-erreur", comme le ferait un enfant. 

Développé par une équipe de chercheurs de l’Université de Californie, à Berkeley, le robot Brett (Berkeley robot for the elimination of tedious tasks) est capable d’effectuer une batterie de tâches différentes (accrocher un cintre à une tringle, visser le bouchon d’une bouteille, emboîter des briques de Lego ou fixer une aile sur un petit avion en jouet) sans être programmé en amont pour chacune d’entre elles.

Le robot Brett apprend à réaliser ces différentes tâches par une démarche "essai-erreur", à la manière d’un enfant. Pour cela, les chercheurs de l’Université de Californie, dirigés par le professeur Pieter Abbeel, ont développé des algorithmes de Deep Learning (apprentissage profond) et de Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement). Le logiciel, conçu à la manière d’un réseau de neurones, embarque une fonction de récompense qui fournit un score selon la qualité d’exécution de la tâche. Ce système de notation permet d’ajuster, au fur et à mesure, les 92 000 paramètres qui composent le réseau de neurones. Au fil de ses expériences, le robot va donc s’améliorer jusqu’à réaliser correctement les différentes tâches.

Le professeur Pieter Abbeel estime que d’ici  5 à 10 ans, les robots pourraient apprendre à réaliser des tâches bien plus complexes grâce à cette approche. Le travail des chercheurs aurait d’ores et déjà suscité l’intérêt de plusieurs industriels dont Dyson, Fujitsu, Siemens et Toyota.

Découvrez le robot Brett en action dans cette vidéo :

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