Boston Dynamics a annoncé mercredi un nouveau partenariat visant à améliorer l'apprentissage par renforcement de son robot humanoïde électrique Atlas. Ce partenariat a été établi avec le RAI Institute (Robotics and Artificial Intelligence Institute), anciennement connu sous le nom de Boston Dynamics AI Institute. Fondé en 2022 par Marc Raibert, ancien professeur au MIT et ancien PDG de Boston Dynamics, l'institut vise à poursuivre les recherches fondamentales qui ont jeté les bases de Boston Dynamics.
La collaboration entre Boston Dynamics et le RAI Institute bénéficie du soutien de Hyundai Motor Group. Hyundai, qui a acquis Boston Dynamics en 2021, finance l'institut, permettant à Raibert d'explorer des technologies plus expérimentales et avant-gardistes, ce qui est difficile à réaliser au sein d'une entreprise commerciale. Le modèle du RAI Institute est similaire à celui du Toyota Research Institute (TRI), qui a également collaboré avec Boston Dynamics en octobre, en se concentrant sur l'utilisation de grands modèles comportementaux (LBMs).
Ces deux partenariats visent à améliorer la capacité du robot humanoïde électrique Atlas de Boston Dynamics à apprendre de nouvelles tâches. La collaboration avec le RAI Institute se concentre sur l'apprentissage par renforcement, une méthode d'apprentissage par essais et erreurs, similaire à la façon dont les humains et les animaux apprennent. Bien que l'apprentissage par renforcement traditionnel nécessite généralement beaucoup de temps, l'émergence de techniques de simulation efficaces permet de réaliser de nombreux processus simultanément dans un environnement virtuel.
La collaboration entre Boston Dynamics et le RAI Institute a débuté début ce mois-ci dans le Massachusetts. Ce partenariat est le dernier d'une série de collaborations entre les deux entités, ayant précédemment développé ensemble une boîte à outils de recherche sur l'apprentissage par renforcement pour Spot, le robot quadrupède de Boston Dynamics. Cette nouvelle collaboration se concentre principalement sur la manière de transférer l'apprentissage basé sur la simulation vers un environnement réel, et sur l'amélioration de la capacité d'Atlas à se déplacer et à interagir dans des environnements physiques humains.
Sur ce dernier point, Boston Dynamics mentionne « la course dynamique et la manipulation d'objets lourds à corps entier », deux activités nécessitant une synchronisation entre les mains et les pieds. Par rapport à Spot, la morphologie bipède des robots humanoïdes présente des défis et des opportunités uniques en termes de locomotion, chaque action étant soumise à l'influence de multiples forces telles que la gravité, la force, la résistance et le mouvement.
Plus largement, Raibert a déclaré dans un communiqué : « Notre objectif au RAI est de développer les technologies qui permettront aux machines intelligentes de demain. Notre collaboration avec Boston Dynamics sur Atlas nous permet de faire progresser l'apprentissage par renforcement sur ce qui est sans aucun doute le robot humanoïde le plus complexe. Ce travail jouera un rôle crucial dans l'amélioration des capacités des robots humanoïdes, non seulement en élargissant leur ensemble de compétences, mais aussi en simplifiant le processus d'acquisition de nouvelles compétences. »
L'annonce de ce partenariat intervient alors que Brett Adcock, fondateur et PDG de Figure AI, a annoncé que son entreprise abandonnait sa collaboration avec OpenAI pour développer ses propres modèles. Il a déclaré que la résolution de problèmes d'IA incarnée à grande échelle dans le monde réel nécessitait une intégration verticale de l'IA robotique et ne pouvait pas dépendre de la sous-traitance.
Points clés :
🤖 Boston Dynamics et le RAI Institute collaborent pour améliorer l'apprentissage par renforcement du robot humanoïde Atlas.
🔍 L'apprentissage par renforcement se fait par essais et erreurs, de manière similaire à l'apprentissage humain et animal.
🚀 L'objectif est de rendre les machines intelligentes de demain plus performantes grâce au développement collaboratif de nouvelles technologies et compétences.
