Une nouvelle génération de cyberserviteurs ! Ce robot vous aidera dans toutes sortes de tâches ménagères

Je ne sais pas si vous avez déjà eu l’idée de devenir un « commerçant sans intervention » et de confier toutes les tâches ménagères à un robot de ménage. Pour être honnête, c’est une scène que l’on voit souvent dans les œuvres de science-fiction.

Après tout, qui ne souhaite pas avoir un « cyber-serviteur » qui travaille dur ?

Physical Intelligence (Pi), une startup de San Francisco, s'efforce d'aider les gens à réaliser ce rêve. L'entreprise a récemment présenté un modèle d'intelligence artificielle qui a été « entraîné sur une quantité de données sans précédent » et a appris à effectuer une variété de tâches ménagères utiles.

Une vidéo publiée par Physical Intelligence montre que leur robot peut effectuer diverses tâches ménagères avec beaucoup de dextérité, notamment : organiser une table pleine de tasses et d'assiettes :

Récupérez les grains de café du sac dans la machine :

Même les cartons peuvent être assemblés :

Plus impressionnant encore, ils peuvent retirer le linge du sèche-linge et le plier soigneusement . Les deux bras robotiques sont comme des mains humaines et travaillent ensemble habilement :

Il est intéressant de noter que l'algorithme développé par l'entreprise présente parfois des bizarreries semblables à celles des humains , comme secouer des T-shirts et des shorts pour qu'ils s'étalent à plat.

Hausman, PDG de Physical Intelligence, note que plier des vêtements est particulièrement difficile pour les robots, car cela nécessite une intelligence plus générale sur le monde physique, car cela implique la manipulation d'une variété d'objets flexibles qui peuvent se déformer et se froisser de manière imprévisible.

Il a également déclaré que l’algorithme actuel n’est pas très stable. Tout comme les chatbots IA « s'effondrent » parfois, ces « robots de ménage » font parfois des choses incroyables : par exemple, ils vont mettre des œufs dans un carton qui ne rentre plus, et forcer le carton à se fermer une fois en chargeant quelque chose, le carton s'effondre. Le robot jeta brusquement la boîte de la table.

Bien que l'algorithme ne soit pas encore parfait, l'intelligence physique offre au moins une possibilité pour les futurs « robots ménagers universels ».

Mais les ambitions d’Haussmann vont bien au-delà. « Le ménage » n'est qu'un usage parmi d'autres, et « universel » est l'ambition de l'entreprise :

Notre objectif est d’introduire l’intelligence artificielle dans le monde physique grâce à un modèle universel capable d’alimenter n’importe quel robot ou n’importe quel appareil physique pour pratiquement n’importe quelle application.

En d'autres termes, l'objectif de l'intelligence physique est de créer un modèle du monde physique similaire aux grands modèles de langage (LLM), un « modèle général d'intelligence artificielle ».

Ils combinent des techniques de construction de modèles linguistiques avec leurs propres méthodes de contrôle et de guidage des machines, et ce, en entraînant de grandes quantités de données robotiques. Hausman a déclaré que leur approche est « très générale » et peut être formée sur les données de différents types de robots, de la même manière que les gens entraînent des modèles de langage.

La société a passé les huit derniers mois à développer son « modèle de base », appelé π0 (pi-zéro). π0 est formé à l'aide des données d'une variété de robots effectuant diverses tâches ménagères, et l'entreprise demande également souvent à des humains de faire fonctionner les robots à distance pour fournir l'enseignement nécessaire.

Sergey Levine, l'un des co-fondateurs de Physical Intelligence et professeur agrégé à l'Université de Californie à Berkeley, a déclaré que la quantité de données sur lesquelles ils se sont entraînés était beaucoup plus importante que n'importe quel modèle de robot précédent, et que l'ampleur était « très grande ». "

Contrairement à d'autres sociétés comme Figure AI et Tesla qui se concentrent sur la construction de robots humanoïdes, et à des sociétés comme Covariant qui développent des logiciels robotiques à usage général, Pi vise à créer des logiciels pouvant être appliqués à une large gamme de matériel robotique .

À cet égard, Lachy Groom, un investisseur technologique bien connu et l'un des cofondateurs de Pi, a déclaré : « Ce qui rend les humains intéressants, c'est notre cerveau, pas notre matériel. Nous sommes l'universaliste ultime ».

L’un des principaux défis de l’intelligence physique réside dans l’échelle limitée des données robotiques utilisées pour la formation par rapport aux données textuelles disponibles dans la formation de modèles de langage à grande échelle.

Par conséquent, les entreprises doivent générer leurs propres données et proposer des techniques pour améliorer l’apprentissage à partir d’ensembles de données plus limités.

En effet, pour développer π0, l’entreprise a combiné des modèles de langage dits visuels (entraînés sur des images et du texte) et des modélisations de diffusion (techniques empruntées à la génération d’images de l’IA) pour parvenir à un apprentissage plus général .

Tout tend vers « l’universalité ».

Concernant l’état actuel et futur de l’intelligence physique, le point de vue de Levine est le suivant :

Pour que les robots puissent accomplir toutes les tâches que les humains leur demandent, cet apprentissage doit être considérablement intensifié. Même s’il reste encore un long chemin à parcourir, nous disposons de quelque chose que vous pouvez considérer comme le cadre fondamental à partir duquel les choses à venir peuvent être envisagées.

Mais en même temps, Levine est confiant dans le développement de Pi. Selon lui, il y a suffisamment de signes indiquant que le plus grand obstacle à l'utilisation des robots dans le monde réel « peut désormais être résolu ».

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