Dans un nouveau développement fascinant, la société de robotique AI 1X a publié une vidéo présentant leurs robots humanoïdes, connus sous le nom de robots EVE, effectuant diverses tâches. La vidéo montre les robots trier automatiquement des objets, livrer des colis et même ranger les jouets d’un enfant. Ce qui distingue ces robots, c’est leur capacité à apprendre et à exécuter des tâches simplement en regardant des séquences filmées.
1X croit en fournir aux entreprises une main-d’œuvre physique en utilisant leurs androïdes. Pour former ces robots, l’entreprise a utilisé un réseau neuronal, qui est une collection de modèles d’apprentissage automatique de l’IA conçus pour imiter la structure du cerveau humain. En reproduisant l’architecture du cerveau humain, le réseau neuronal permet aux robots d’apprendre à partir de données et d’appliquer ces connaissances à de nouvelles situations.
Le réseau neuronal basé sur la vision contrôle tous les comportements des robots montrés dans la vidéo. Il collecte et analyse les images des machines, puis envoie des commandes pour contrôler leurs mouvements et actions. L’exploit clé ici est que l’entreprise a pu former les robots à acquérir de nouvelles compétences en quelques minutes seulement après la collecte et la formation des données, en utilisant simplement une carte graphique de bureau. Ceci est significatif car traditionnellement, former un modèle IA nécessiterait une puissance de calcul substantielle.
1X a initialement formé les modèles d’apprentissage machine avec des données capturées à partir de 30 robots EVE. Ensuite, les scientifiques ont affiné le modèle et ajusté les comportements physiques pour améliorer les performances des robots dans des tâches spécifiques. L’objectif ultime est de fournir aux entreprises une source fiable de main-d’œuvre physique grâce à ces robots autonomes.
Une autre société de robotique AI, Figure, a également réalisé des progrès dans l’enseignement des robots par l’apprentissage basé sur la vision. Leur robot humanoïde Figure 01 peut apparemment effectuer des tâches, comme faire du café, après avoir visionné 10 heures de séquences. Cela met en lumière davantage le potentiel des réseaux neuronaux basés sur la vision pour améliorer les capacités des robots d’IA.
Alors que le domaine de la robotique AI continue d’évoluer, ces développements mettent en avant la puissance des réseaux neuronaux basés sur la vision pour permettre aux robots d’apprendre et d’effectuer des tâches de manière autonome. Avec de nouvelles avancées, nous pourrions bientôt assister à une révolution dans la façon dont les robots aident dans diverses industries, révolutionnant l’avenir du travail.
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