Publié le : 25 février 2025 / Mis à jour le : 25 février 2025 – Auteur : Konrad Wolfenstein
Des erreurs aux prouesses en robotique : l’IA révolutionne les capacités humanoïdes – Image : Xpert.Digital
L'avenir des humanoïdes : Atlas devient plus intelligent grâce à l'apprentissage par renforcement
Partenariat stratégique : Boston Dynamics optimise Atlas pour des applications concrètes
Dans un communiqué, Boston Dynamics, pionnier de la robotique dynamique, et le Robotics & AI Institute (RAI Institute), institut de recherche dirigé par Marc Raibert, expert renommé en robotique et ancien PDG de Boston Dynamics, ont annoncé un partenariat stratégique. Cette collaboration, lancée officiellement en février 2025, vise à améliorer significativement les capacités du robot humanoïde avancé Atlas grâce à l'apprentissage par renforcement. Elle promet non seulement de rendre Atlas plus flexible et agile, mais aussi de le qualifier pour un plus large éventail d'applications concrètes, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère pour la robotique humanoïde.
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Objectifs clés de la collaboration prospective
Le partenariat entre Boston Dynamics et le RAI Institute se concentre sur plusieurs objectifs ambitieux visant à transformer les capacités fondamentales d'Atlas, en le faisant évoluer d'un démonstrateur de recherche impressionnant en un outil polyvalent et pratique. Ces efforts s'articulent autour de trois axes principaux :
Combler le fossé entre simulation et réalité : le chemin de la simulation à la réalité
L'un des principaux défis de la robotique, notamment dans le domaine de l'apprentissage par renforcement, est le transfert des compétences acquises en simulation au monde réel. Les simulations offrent un environnement idéal pour l'entraînement des robots car elles fournissent des données illimitées, un contrôle total de l'environnement et la possibilité de simuler des scénarios dangereux ou coûteux sans risque. Les robots peuvent ainsi effectuer d'innombrables itérations de mouvements et de tâches dans des mondes virtuels sans risque de dommages ni de blessures.
La réalité, cependant, est bien plus complexe et imprévisible. Les robots physiques évoluent dans un monde saturé de bruit sensoriel, de perturbations imprévues, d'imprécisions dans la modélisation et confrontés à une variabilité constante. Ce qui fonctionne dans une simulation parfaitement maîtrisée peut échouer dans le chaos de la réalité. L'« écart entre simulation et réalité » décrit précisément cette disparité.
Le partenariat entre Boston Dynamics et le RAI Institute vise à combler cet écart grâce à des méthodes et des algorithmes innovants. Les chercheurs s'emploient à développer des séquences de mouvements robustes et généralisables, fonctionnant de manière fiable non seulement en simulation, mais aussi dans le monde réel. Cela implique la création d'environnements de simulation avancés reflétant plus fidèlement la réalité physique, ainsi que l'utilisation de techniques telles que la randomisation de domaine et la simulation adaptative afin de rendre les modèles entraînés en simulation plus résistants à l'imprévisibilité du monde réel. La réussite dans ce domaine est cruciale pour exploiter pleinement le potentiel de l'apprentissage par renforcement en robotique et déployer des robots dans des environnements réels et non structurés.
Améliorer la manipulation des locomotives : l'art du mouvement et de l'interaction
La capacité de loco-manipulation — c'est-à-dire de déplacer et de manipuler des objets simultanément — est une compétence essentielle pour les robots destinés à opérer dans des environnements complexes et dynamiques. Imaginons un robot humanoïde se déplaçant dans un entrepôt pour prélever des colis, ou un robot déblayant les décombres dans une zone sinistrée tout en recherchant des survivants. Dans tous ces scénarios, il est indispensable que le robot puisse non seulement se déplacer efficacement, mais aussi interagir simultanément avec son environnement.
Cependant, l'élaboration de stratégies de loco-manipulation avancées représente un défi considérable. Elle exige une coordination étroite entre la planification des mouvements, la planification des trajectoires, la planification de la préhension et le contrôle des forces. Le robot doit être capable d'adapter ses mouvements et ses manipulations en temps réel aux conditions en constante évolution de son environnement.
Dans le cadre de ce partenariat, les chercheurs développeront des stratégies novatrices pour optimiser les capacités de loco-manipulation d'Atlas. Il s'agira notamment d'explorer des algorithmes de planification simultanée des mouvements et de la préhension, de mettre au point des stratégies robustes de contrôle de la force pour la manipulation de divers objets et d'intégrer les données des capteurs dans la boucle de contrôle afin d'obtenir une loco-manipulation réactive et adaptative. L'amélioration de la loco-manipulation est une étape cruciale pour faire d'Atlas un outil véritablement polyvalent et performant pour un large éventail d'applications.
Exploration des stratégies de contact corporel total : la synergie des bras et des jambes
Les robots humanoïdes comme Atlas possèdent un potentiel unique pour se mouvoir et interagir de manière très proche des mouvements humains. Cette capacité à intégrer le corps entier, y compris les bras, les jambes et le torse, dans des mouvements et des tâches complexes ouvre des perspectives inédites pour la robotique. Les stratégies de contact corporel global vont au-delà de la simple manipulation des bras et exploitent la synergie entre les bras et les jambes pour permettre des mouvements et des tâches de haute performance.
Imaginez une personne portant un objet lourd. Elle utilise non seulement ses bras, mais aussi ses jambes, son torse et tout son corps pour stabiliser le poids, maintenir son équilibre et transporter l'objet efficacement. De même, les robots humanoïdes devraient pouvoir utiliser tout leur corps pour accomplir des tâches complexes exigeant une coordination étroite entre les bras et les jambes.
Les chercheurs s'attachent à développer des algorithmes de contrôle avancés et des stratégies de planification pour des mouvements et des tâches complexes impliquant l'ensemble du corps. Cela inclut des domaines tels que la marche dynamique, le saut, l'escalade, le levage et le transport d'objets lourds, la manipulation dans des espaces confinés et l'interaction avec des environnements complexes. La recherche sur les stratégies de contact corporel global est essentielle pour exploiter pleinement le potentiel de la morphologie humanoïde et développer des robots capables de se déplacer et d'interagir avec le monde de manière naturelle et intuitive.
L'importance de cette collaboration novatrice
Le partenariat entre Boston Dynamics et le RAI Institute revêt une importance capitale pour la communauté de recherche en robotique et en intelligence artificielle, et ce pour plusieurs raisons. Tout d'abord, il réunit deux organisations de premier plan dans le domaine de la robotique, chacune possédant des atouts et une expertise uniques. Boston Dynamics est mondialement reconnue pour ses plateformes robotiques performantes et dynamiques, telles qu'Atlas, Spot, Handle et Stretch. Le RAI Institute, sous la direction de Marc Raibert, apporte une expérience de plusieurs décennies dans le développement de technologies de pointe pour les machines intelligentes et dans l'application de l'apprentissage par renforcement à des problèmes complexes de robotique.
Marc Raibert, fondateur du RAI Institute, est une figure emblématique de la robotique. Ancien PDG de Boston Dynamics, il a joué un rôle déterminant dans le développement de l'entreprise et a créé certains des robots les plus impressionnants au monde. Sa vision de robots capables d'évoluer dans le monde réel avec la même habileté et la même polyvalence que les humains et les animaux a profondément influencé la recherche en robotique. Avec la création du RAI Institute, Raibert poursuit sa mission : repousser les limites du possible en robotique et en intelligence artificielle.
Cette collaboration s'appuie sur une solide expérience acquise grâce à des projets communs antérieurs, notamment le « Kit de recherche en apprentissage par renforcement » pour le robot quadrupède Spot. Ce kit permet aux chercheurs du monde entier de développer et de tester des algorithmes d'apprentissage par renforcement sur la plateforme Spot. Le développement et la mise en œuvre réussis de ce kit ont démontré que les deux organisations sont capables de collaborer efficacement et de développer des solutions innovantes dans le domaine de l'apprentissage par renforcement appliqué à la robotique.
En appliquant l'apprentissage par renforcement à Atlas, l'un des robots humanoïdes les plus performants et avancés au monde, les partenaires anticipent des progrès significatifs dans le développement des capacités humanoïdes. L'apprentissage par renforcement offre la possibilité de former des robots à accomplir des tâches complexes, difficiles à réaliser avec les méthodes de programmation traditionnelles. Il permet aux robots d'apprendre, de s'adapter et d'améliorer continuellement leurs capacités grâce à l'interaction avec leur environnement.
Boston Dynamics et le RAI Institute se sont engagés à publier régulièrement des mises à jour et des démonstrations de leurs travaux sur Atlas afin de rendre les progrès de la robotique humanoïde accessibles à un plus large public. Cette transparence est essentielle pour instaurer la confiance dans la recherche en robotique et en intelligence artificielle et favoriser l'acceptation de ces technologies par le public. Les publications prévues informeront non seulement la communauté scientifique, mais inspireront également le public en lui présentant les perspectives et les défis fascinants de la robotique humanoïde.
Recherche et développement conjoints en détail
La collaboration entre Boston Dynamics et le RAI Institute est divisée en plusieurs domaines de recherche et développement principaux, étroitement liés et complémentaires :
Développement d'un pipeline d'entraînement par renforcement partagé pour Atlas
Au cœur de ce partenariat se trouve le développement d'une chaîne de traitement par apprentissage par renforcement de pointe, spécifiquement adaptée aux besoins et aux capacités d'Atlas. Cette chaîne servira de base à l'entraînement de comportements dynamiques et généralisables pour la manipulation mobile. Elle englobe toutes les étapes du processus d'apprentissage par renforcement, depuis la définition des fonctions de récompense et la sélection des algorithmes appropriés, en passant par le développement d'environnements de simulation et l'acquisition de données, jusqu'à la validation et le transfert des comportements appris au robot réel.
Le processus d'entraînement sera modulaire afin de garantir flexibilité et adaptabilité aux différentes tâches et environnements. Il intégrera des techniques d'apprentissage par renforcement avancées, telles que l'apprentissage par renforcement profond, l'apprentissage par renforcement basé sur un modèle et l'apprentissage par renforcement multi-agents, pour optimiser l'efficacité et la robustesse de l'entraînement. Une attention particulière sera portée au développement de fonctions de récompense permettant à Atlas d'apprendre des tâches complexes sans que chaque étape ne soit explicitement définie. Ces fonctions de récompense guideront le robot vers des mouvements et des interactions efficaces, naturels et proches de ceux de l'humain.
Transfert Sim-Réel : Le pont entre les mondes virtuel et réel
Comme mentionné précédemment, le transfert des connaissances de la simulation au monde réel représente l'un des plus grands défis de l'apprentissage par renforcement en robotique. Les équipes travailleront intensivement pour combler l'écart entre les simulations et le monde réel et pour garantir que les comportements appris lors des simulations puissent être transférés avec succès et fiabilité au matériel physique.
Cela requiert une approche multicouche comprenant l'amélioration des environnements de simulation et le développement de méthodes de transfert robustes. Les environnements de simulation sont continuellement améliorés afin de refléter plus fidèlement la réalité physique, notamment par la modélisation du frottement, du contact, de l'inertie et d'autres phénomènes physiques. Parallèlement, des techniques telles que la randomisation de domaine, l'identification de systèmes et la commande adaptative sont employées pour rendre les modèles entraînés en simulation plus résistants aux incertitudes du monde réel. L'objectif est de créer une transition fluide entre la simulation et la réalité, permettant ainsi à Atlas d'appliquer les compétences acquises dans le monde virtuel aux environnements réels sans dégradation significative des performances.
Mettre l'accent sur les compétences clés pour l'avenir de la robotique humanoïde
Ce partenariat vise à développer et à améliorer les capacités clés essentielles à l'utilisation pratique des robots humanoïdes dans des environnements réels :
Manipulation améliorée des locomotives : manipulation d’objets en mouvement
Atlas doit pouvoir manipuler des objets et des dispositifs tels que des portes, des interrupteurs, des leviers, des outils et autres éléments tout en se déplaçant. Cette capacité est essentielle pour de nombreuses applications, de l'automatisation industrielle et la logistique aux opérations de recherche et de sauvetage. Imaginez Atlas naviguant sur un terrain accidenté tout en dégageant des débris ou en utilisant des outils pour réparer une structure endommagée.
L'amélioration de la locomanipulation exige le développement d'algorithmes coordonnant en temps réel la planification des mouvements, la préhension et le contrôle des forces. Atlas doit pouvoir adapter ses mouvements et ses manipulations à la forme, la taille, le poids et la texture des objets manipulés. De plus, il doit pouvoir gérer les incertitudes liées à la perception et à l'environnement, en ajustant dynamiquement ses plans et ses mouvements. Le développement de ces capacités fera d'Atlas un outil bien plus polyvalent et utile pour un large éventail d'applications.
Stratégies de contact corporel total : mouvements complexes et charges lourdes
Les chercheurs s'attachent à développer des mouvements complexes impliquant l'ensemble du corps, allant au-delà de la simple marche et de la préhension. Il s'agit notamment de la course dynamique, du saut, de l'escalade, du levage et du transport d'objets lourds, ainsi que de la manipulation dans des espaces restreints. Ces capacités requièrent une coordination étroite entre les bras, les jambes et le tronc, exploitant la synergie corporelle globale pour accomplir des tâches complexes.
La marche et le saut dynamiques permettent à Atlas de se déplacer rapidement et efficacement sur des terrains accidentés et par-dessus les obstacles. L'escalade étend sa portée et lui permet d'accéder à des zones difficiles d'accès. Le levage et le transport d'objets lourds en font un outil précieux dans la logistique et la construction. La manipulation dans des espaces confinés lui permet d'être utilisé dans des environnements difficiles ou dangereux pour l'homme. Le développement de stratégies de contact corporel complet est une étape cruciale pour exploiter pleinement le potentiel de la forme humanoïde et faire d'Atlas un robot véritablement agile et performant.
Mise en œuvre pratique et suivi continu des progrès
Le partenariat entre Boston Dynamics et le RAI Institute met l'accent sur une mise en œuvre transparente et axée sur la pratique de leurs travaux de recherche et de développement :
Rapports d'avancement réguliers et démonstrations
Boston Dynamics et le RAI Institute se sont engagés à publier régulièrement des rapports d'étape documentant les dernières avancées et réalisations de leur collaboration. Ces rapports comprendront non seulement des descriptions écrites des progrès réalisés, mais aussi des démonstrations illustratives utilisant Atlas, mettant en pratique les nouvelles compétences acquises. Ces démonstrations seront diffusées sous forme de vidéos et de présentations et mises à la disposition de la communauté scientifique et du grand public.
Les mises à jour et démonstrations régulières remplissent plusieurs objectifs. Elles permettent à la communauté scientifique de suivre les progrès de la robotique humanoïde et de s'inspirer mutuellement. Elles favorisent la transparence et la confiance dans la recherche en robotique et contribuent à une meilleure acceptation de ces technologies par le public. De plus, elles offrent à Boston Dynamics et au RAI Institute l'opportunité de recueillir les commentaires de la communauté et d'orienter leurs recherches en conséquence.
Lieu de coopération : Massachusetts, États-Unis
L'ensemble des activités de recherche et développement menées dans le cadre de ce partenariat se déroule dans le Massachusetts, où les deux organisations ont leur siège social. Cette proximité géographique favorise une collaboration étroite et des échanges directs entre les équipes de recherche. Les équipes de Boston Dynamics et du RAI Institute travaillent dans des laboratoires partagés et utilisent les ressources et infrastructures des deux organisations. Cette intégration étroite des équipes et des ressources est un facteur clé de la réussite du partenariat, permettant d'exploiter les synergies et de faire progresser efficacement la recherche et le développement.
Nouvelles capacités attendues d'Atlas : un aperçu de l'avenir de la robotique humanoïde
Grâce au partenariat entre Boston Dynamics et le RAI Institute, le robot Atlas devrait acquérir toute une série de nouvelles capacités révolutionnaires qui en feront un outil encore plus polyvalent et utile :
Amélioration de la mobilité et de la manipulation : Agilité et précision dans le mouvement
locomotion dynamique
Atlas pourra se déplacer avec une stabilité et une fluidité accrues sur les terrains accidentés, dans des environnements complexes et même dans des situations dynamiques. Il pourra notamment marcher, sauter, grimper et s'adapter en temps réel aux différentes surfaces et conditions. Cette locomotion dynamique est rendue possible par des algorithmes de contrôle avancés et la fusion de données de capteurs, permettant à Atlas de maintenir son équilibre, de franchir les obstacles et d'adapter ses mouvements à chaque situation.
Manipulation du corps entier
Le robot mettra en œuvre des stratégies de contact corporel complètes et avancées pour soulever, transporter, déplacer et manipuler des objets lourds avec précision et efficacité. Ceci requiert une coordination très développée des bras, des jambes et du torse afin de stabiliser le poids, de maintenir l'équilibre et de manipuler les objets en toute sécurité. La manipulation corporelle complète permettra à Atlas d'effectuer des tâches auparavant réservées aux humains, telles que le déplacement de charges lourdes dans les entrepôts, sur les chantiers de construction ou dans les zones sinistrées.
Interaction environnementale améliorée : Interaction intelligente avec le monde
manipulation d'objets
Atlas apprendra à manipuler divers objets et dispositifs de son environnement, tels que des portes, des interrupteurs, des leviers, des vannes, des outils, des conteneurs, et bien plus encore. Cette capacité lui permettra d'évoluer dans des environnements humains et d'accomplir des tâches nécessitant une interaction avec les infrastructures existantes. La manipulation d'objets requiert des compétences perceptives avancées pour détecter, localiser et identifier les objets, ainsi que des stratégies de préhension et de manipulation sophistiquées pour les manipuler de manière sûre et efficace.
Adaptabilité aux matériaux et aux structures
Le robot pourra adapter automatiquement et intelligemment sa force, sa vitesse et ses mouvements à différents matériaux et structures sans les endommager. Cette capacité d'adaptation est essentielle pour une interaction sûre et fiable dans le monde réel, où les robots seront confrontés à une grande variété de surfaces, de matériaux et d'objets. Elle est rendue possible grâce à l'utilisation de capteurs de force et de couple, de capteurs tactiles et d'algorithmes de contrôle avancés, permettant à Atlas de surveiller et d'ajuster ses interactions en temps réel.
Capacité d'apprentissage et de généralisation : le fondement des innovations futures
Apprentissage plus efficace grâce à l'apprentissage par renforcement :
Grâce à l'utilisation de techniques d'apprentissage par renforcement avancées, Atlas pourra acquérir de nouvelles compétences beaucoup plus rapidement et efficacement qu'auparavant. Cela inclut le développement d'algorithmes qui accélèrent l'apprentissage et le traitement des données
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