Enseigner aux humanoïdes à prendre en charge les tâches manuelles

Les scientifiques de l’Université Carnegie Mellon (CMU) ont créé H2O – Human2HumanOid – un système d’apprentissage par renforcement permettant à un robot humanoïde grandeur nature d’être contrôlé à distance par un humain en temps réel à l’aide d’une simple caméra RGB. Cela soulève la question : le travail manuel pourrait-il être effectué à distance dans un avenir proche ?

Surmonter les défis du contrôle complet du corps des robots humanoïdes grâce à l’apprentissage par renforcement (RL)

Un robot humanoïde téléopéré permet d’exécuter des tâches complexes qui, actuellement, sont trop complexes pour une opération autonome des robots. Cependant, atteindre le contrôle complet du corps des humanoïdes de taille humaine pour imiter nos actions en temps réel présente des défis significatifs. C’est là que l’apprentissage par renforcement (RL) devient crucial.

RL, une méthode d’apprentissage automatique, reproduit le processus d’apprentissage par essais et erreurs des humains. En utilisant le mécanisme de récompense et de punition du RL, un robot peut apprendre du retour d’information de ses actions et déterminer de manière autonome les voies les plus efficaces pour atteindre un résultat désiré. Contrairement à l’apprentissage automatique traditionnel, le RL ne repose pas sur des paires de données étiquetées fournies par les humains pour guider l’algorithme.

Révolutionner le contrôle des robots humanoïdes avec un cadre de télé opération basé sur l’apprentissage par renforcement (RL)

« La télé opération H₂O est un cadre basé sur l’apprentissage par renforcement (RL) qui permet la télé opération en temps réel de robots humanoïdes entiers à l’aide uniquement d’une caméra RGB », a expliqué Tairan He, l’un des principaux chercheurs du projet au LeCAR Lab de CMU (Learning and Control for Agile Robotics), à Tech Xplore.

« Le processus commence par la cartographie des mouvements humains aux capacités des humanoïdes à l’aide d’une approche innovante de “simulation-vers-données”, garantissant que les mouvements sont dans les limites physiques de l’humanoïde. Ces données de mouvement affinées entraînent ensuite un imitateur de mouvement basé sur RL en simulation, qui est ensuite déployé sur le vrai robot sans autre ajustement. »

“Exploitation d’une caméra RGB et d’un estimateur de pose 3D pour la reproduction des mouvements du téléopérateur humain”

Cependant, grâce à cette méthode, les chercheurs ont utilisé des images capturées par une caméra RGB, qui capture la lumière visible et génère une image en couleur imitant la vision humaine, ainsi qu’un estimateur de pose 3D. Cette combinaison a permis à H2O de reproduire les mouvements des téléopérateurs humains.

Démonstrations remarquables de télé opération en temps réel de l’ensemble du corps d’humanoïdes

Les résultats, présentés dans des vidéos capturées par les chercheurs, sont assez impressionnants. Ils montrent H2O donnant un coup de pied dans un ballon, plaçant une boîte dans une benne, faisant des pas latéraux dans une position de boxe et marchant avec une poussette (bien que son pas soit quelque peu instable). Selon les chercheurs, cela constitue la première démonstration de télé opération d’humanoïdes en temps réel.

Aperçus méthodologiques publiés sur la plateforme de prépublication arXiv

Les chercheurs de la CMU ont détaillé leur méthodologie dans un article publié sur la plateforme de prépublication arXiv.

Dans une vidéo plus longue partagée par le LeCAR Lab à la CMU, d’autres fonctionnalités de H2O sont présentées. Celles-ci incluent le robot frappant une boîte Amazon tout en portant des gants de boxe, puis célébrant avec un salut de la victoire (qui peut être interprété comme une riposte du robot), sautant en arrière et endurant un coup de pied dans le dos d’un humain pour exhiber sa durabilité.

Exploration de l’intégration élargie des entrées et du suivi du bas du corps pour une fonctionnalité améliorée

Des investigations supplémentaires exploreront l’intégration d’entrées au-delà de celles du téléopérateur humain, telles que la rétroaction de force et l’interaction verbale, ce qui pourrait améliorer la fonctionnalité de H₂O. Une piste prometteuse pour les futures explorations consiste à intégrer un suivi du bas du corps pour permettre au robot humanoïde d’exécuter des mouvements humains plus complexes, tels que ceux observés dans les sports et la danse.

Cela suscite un retour à la question initiale : H₂O, ou un système similaire, pourrait-il faciliter le travail à distance ? L’annonce de CMU concernant H2O a suscité des discussions enrichissantes sur le survendit /Futurologie de Redit.

Avantages des humanoïdes téléopérés pour le maintien de l’emploi et les tâches dangereuses

Certainement, l’utilisation d’humanoïdes téléopérés présente plusieurs avantages, notamment le maintien des emplois humains et la possibilité de les utiliser pour des tâches dangereuses ou des opérations de recherche et de sauvetage dans des zones éloignées ou inaccessibles.

Cependant, il existe des inconvénients notables, notamment en ce qui concerne l’emploi. Comme l’a souligné l’utilisateur de Reddit lughnasadh, “[Cela] ouvre plus de possibilités de délocalisation d’emplois dans les pays riches.” De plus, il y a la crainte d’une pente glissante, où les robots téléopérés d’aujourd’hui pourraient ouvrir la voie à des robots entièrement autonomes à l’avenir, potentiellement en remplaçant des emplois.

Curieusement, une étude de 2022 sur l’acceptation publique des robots téléopérés pour les tâches de travail a révélé que de nombreuses personnes sont réceptives au travail à distance avec des salaires inférieurs par rapport aux postes sur place. Cependant, cela souligne l’incertitude permanente dans le domaine de l’IA/robotique en constante évolution, où seul le temps révélera les véritables implications.

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Lisez l’article original sur : New Atlas

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