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Un robot sauvage apprend mieux !

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Un robot sauvage apprend mieux !

Mardi, 01/02/2011 - 09:23 2 commentaires
Un robot sauvage apprend mieux ! zoom

Pour obtenir des robots performants, inutile de les concevoir tels quels dès le départ. Mieux vaut leur laisser le temps d'acquérir eux-mêmes leurs propres aptitudes, soutient un chercheur de l'université du Vermont. Selon lui, à l'instar des êtres humains, les robots évolutifs apprennent finalement plus rapidement à se déplacer que ceux conçus sous une forme fixe. Mais aussi à faire face à une situation imprévue sans perdre de leurs capacités.


Pour confirmer cette théorie, le responsable du projet a mis au point des robots virtuels capables d'évoluer au sein d'un environnement en 3D. Chacun de ces prototypes intégrait un logiciel lui permettant de tester différents mouvements jusqu'à ce qu'il parvienne à se déplacer, d'abord maladroitement puis de mieux en mieux, vers une source de lumière. Le tout, en fonction de sa structure, propre à chacun.


A noter : chaque machine changeait de forme au fur et à mesure qu'elle apprenait à se mouvoir de plus en plus adroitement. Cela parce qu'elle développait la possibilité de comprendre de quelle partie de son infrastructure elle allait avoir besoin pour se déplacer plus adroitement. Autre chose : à chaque "génération" de robot, le temps passé au stade dit "infantile" était de plus en plus court. Une fois ces simulations effectuées - au nombre de 5 000 - le scientifique a conçu leur équivalent avec un jeu de lego. Comme les prototypes virtuels, ce dernier a appris également à mieux exploiter l'ensemble de sa structure pour se déplacer, de plus en plus adroitement.


Pourquoi travailler sur un tel projet ? Parce que, explique le chercheur, les machines robotisées sont actuellement programmées pour réaliser des tâches complexes comme le pavage d'une route. Les différents composants qui les constituent - capteurs, moteurs… - sont programmés pour cela.


Mais effectuer des actions plus simples mais dans des environnements non structurés et changeants demeure plus compliqué à réaliser. Notamment parce que cela suppose que le robot dispose de facultés d'adaptation. D'où le but de Josh Bongard, de mettre au point des robots aptes à développer leurs aptitudes plutôt que de programmer un comportement directement.


Atelier : http://www.atelier.net/articles/letat-primitif-rend-robot-plus-performant


 


 

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  • zelectron

    4/02/2011

    Ça s'appelle un robot à auto-apprentissage, c'est une piste extrêmement prometteuse (débouchera dans le futur sur un cerveau positronique asimovien ?)

  • Mumen

    4/02/2011

    "Cela parce qu'elle développait la possibilité de comprendre de quelle partie de son infrastructure elle allait avoir besoin pour se déplacer plus adroitement."

    Au delà du fait que cette approche est effectivement prometteuse, qu'elle utilise en la systématisant la notion d'apprentissage par essai/erreur, ce genre de phrase que je cite induit à la lecture des notions archi fausses qui suggèrent une subjectivité de la machine qui est très loin d'exister, même en rêve.

    "elle développait la possibilité de comprendre".

    On le dit en sachant que c'est tiré par les cheveux, et puis, comme tout le monde veut y croire, on finit par y croire soi même, plus ou moins inconsciemment et puis c'est la science elle même qui devient une espèce de démiurge, etc.

    C'est une réflexion qui trouve très souvent sa motivation dans le style d'article dont est constituée la Lettre Flash, qui elle même tire ses sources sans les modifier du monde de la recherche et de l'industrie. C'est à travers ce genre de détails que se créent des mythes d'une science omnipotente et créatrice, qui viennent appuyer depuis des décennies une certaine intolérance à ce qui n'est pas scientifique. Alors que ce n'est que du marketing finalement.

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