Robot Learning

Bien que les robots préprogrammés puissent être utiles pour des tâches spécifiques et répétitives, ils présentent un inconvénient majeur : ils fonctionnent à l'aide d'instructions fixes dans des environnements définis, ce qui limite leur capacité d'adaptation aux changements inattendus.

Par comparaison, les robots basés sur l'IA sont capables d'apprendre par simulation, ce qui leur permet de percevoir, de planifier et d'agir de manière autonome dans des conditions dynamiques. Ils peuvent acquérir et affiner de nouvelles compétences en utilisant des politiques apprises (c'est-à-dire des ensembles de comportements pour la navigation, la manipulation et autres) afin d'améliorer leur capacité à prendre des décisions dans diverses situations, et ce, avant d'être déployés dans le monde réel.

Avantages de l'apprentissage des robot en simulation

Flexibilité et évolutivité

L'approche « Sim-First » permet d'entraîner des centaines ou des milliers d'instances robotiques en parallèle. Les développeurs peuvent itérer, affiner et déployer des politiques robotiques conçues pour des scénarios réels à l'aide de plusieurs sources de données dont certaines réelles récoltées par des robots, et d'autres synthétiques récoltées en simulation. Cette approche fonctionne pour n'importe quel type de robot : robots mobiles autonomes (AMR), bras robotiques et robots humanoïdes.

Développement des compétences accéléré

Entraînez vos robots dans des environnements de simulation précis sur le plan physique pour les aider à s'adapter à de nouvelles variations de tâches et réduire l'écart entre la simulation et la réalité sans avoir à reprogrammer le matériel du robot physique.

Environnement de test sécurisé

Testez des scénarios potentiellement dangereux sans risquer la sécurité du personnel ni endommager l'équipement.

Des coûts réduits

Évitez le fardeau des coûts de collecte et d'étiquetage de données réelles en générant de grandes quantités de données synthétiques, en validant les politiques robotiques entraînées en simulation et en déployant les robots plus rapidement. 

Algorithmes d'apprentissage robotique

Les algorithmes d'apprentissage robotique, tels que l'apprentissage par imitation ou par renforcement, peuvent aider les robots à généraliser les compétences acquises et à améliorer leurs performances lorsqu'ils se retrouvent dans des environnements dynamiques ou nouveaux. Il existe plusieurs techniques d'apprentissage, notamment :

• Apprentissage par imitation : le robot peut apprendre grâce à des démonstrations de tâches effectuées par des humains ou d'autres robots, ainsi qu'à partir de données vidéo ou de capteurs d'agents qui adoptent le comportement souhaité.
• Apprentissage par renforcement : cette approche par essais et erreurs consiste à récompenser le robot ou à le punir en fonction des actions qu'il entreprend.
• Apprentissage supervisé : le robot peut être entraîné à l'aide de données étiquetées pour apprendre des tâches spécifiques.
• Apprentissage auto-supervisé : lorsque les ensembles de données étiquetées sont limités, les robots peuvent générer leurs propres étiquettes d'entraînement à partir de données non étiquetées pour en extraire des informations utiles.