L’Intelligence Artificielle (IA), le Deep Learning (DL) et le Machine Learning (ML) sont devenus des domaines populaires sujets à de constant débats dans les discussions tech.
Parmi les nombreuses industries où ces technologies ont un impact significatif, on cite la robotique, domaine où elles participent au développement des systèmes intelligents capables d’effectuer des tâches complexes. L’une des applications les plus passionnantes de l’AI, du DL et du ML concerne les projets liés aux bras robotiques.
Bien que ces trois termes soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils font appel à des définitions différentes. L’intelligence artificielle est le terme le plus large qui englobe toutes les formes de systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches qui nécessitent traditionnellement une intervention humaine.
En revanche, le Machine Learning et le Deep Learning sont des sous-domaines de l’IA qui impliquent l’entraînement d’ordinateurs en vue d’apprendre à partir d’ensembles de données, afin de détetcter des modèles (patterns) et de faire des prédictions.
L’intelligence artificielle : entre autonomie et intervention humaine
L’intelligence artificielle ou IA fait référence à la capacité d’une machine à effectuer des tâches qui nécessiteraient généralement l’intelligence humaine. En robotique, l’IA est utilisée pour développer des systèmes intelligents capables d’effectuer des tâches de manière autonome ou avec une intervention humaine minimale. Les projets robotiques qui intègrent des technologies d’IA ont montré des résultats prometteurs dans diverses applications, telles que la fabrication (manufacturing), les soins de santé et l’exploration spatiale.
Un exemple d’IA dans les projets d’armes robotiques est l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage par renforcement (ou Reinforcement Learning). Le Reinforcement Learning est un sous-domaine du Machine Learning qui implique la formation d’un système pour prendre des décisions basées sur des récompenses et des pénalités.
Le Reinforcement Learning peut être utilisés pour entraîner des robots à effectuer des tâches relativement complexes, telles que la saisie et la manipulation d’objets. Une étude récente menée par des chercheurs de l’Université Carnegie Mellon a illustré l’utilisation de Reinforcement Learning via des bras robotiques pour effectuer des tâches telles que le tri et l’assemblage de pièces dans une usine de fabrication.
Deep Learning : algorithmes et modèles au service de la vie réelle
Le Deep Learning est un sous-domaine de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre des modèles dans les données. Ces algorithmes d’apprentissage sont utilisés dans un large éventail d’applications, notamment la reconnaissance d’images et de la parole, le traitement du langage naturel et la robotique. Ces algorithmes sont utilisés dans les bras robotiques pour les entraîner à effectuer des tâches qui nécessitent une perception et une reconnaissance visuelles telles que la détection et le suivi de composants métalliques.
Avez-vous déjà utilisé un Set Vision sur un bras robotique ? Le développement de bras robotisés basés sur la vision utilise des algorithmes d’apprentissage en profondeur pour traiter les données visuelles et identifier les objets, permettant au robot de saisir et de manipuler des objets de manière autonome.
Chez Niryo, nous avons développé un robot collaboratif basé sur la vision qui peut effectuer des tâches de pick-and-place avec une précision de 99 %. Grâce à Tensorflow (un outil de machine learning open source développé par Google), la reconnaissance de plusieurs objets est devenue possible avec Ned2 ! Voir l’exemple ci-dessous.
Machine Learning : superviser pour développer des systèmes intelligents
Le Machine Learning est également un domaine de l’IA, qui implique de former des machines à apprendre à partir de données. Ces algorithmes sont principalement utilisés en robotique pour développer des systèmes intelligents capables d’effectuer des tâches telles que la reconnaissance d’objets, la planification de trajectoires et la prise de décision.
Par exemple, l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage supervisé est un exemple d’apprentissage automatique. L’apprentissage supervisé implique la formation d’un système utilisant des données étiquetées pour prédire le résultat de nouvelles données. Une étude récente menée par des chercheurs de l’Université de Stuttgart a démontré l’utilisation de l’apprentissage supervisé dans des robots à bras pour détecter et saisir des objets dans un environnement encombré.
Ces technologies ont montré des résultats prometteurs à travers un large éventail d’applications, de la fabrication et de la santé jusqu’à l’exploration spatiale. Avec la poursuite de la recherche et du développement, les bras robotiques continueront de devenir plus intelligents, adaptables et capables d’effectuer des tâches complexes de manière autonome, ce qui en fera un atout inestimable dans de nombreuses industries, ainsi que dans les universités et les centres de recherche.
Nous pouvons nous attendre à voir des développements encore plus poussés dans le domaine de la robotique, développements qui ont le potentiel de révolutionner la façon dont nous abordons des tâches qui étaient autrefois considérées comme trop difficiles ou dangereuses pour les humains.