Parce que posséder un lave-vaisselle ne suffit pas à la technologie, des chercheurs du Massachussets Institute of Technology (MIT, États-Unis) viennent de publier une étude explorant les moyens d’apprendre aux robots à nettoyer (entre autres)… vos assiettes !

Malgré tous les récents progrès, la tâche n’est pas si aisée qu’elle en a l’air. Avec ses collègues, Ilker Yildirim, chercheur au département des sciences cognitives de l’université américaine, cherche plus largement à apprendre aux robots à interagir avec une réalité changeante. Alors qu’un lave-vaisselle est programmé pour faire une certaine tâche quoi qu’il arrive, les robots que tente d’élaborer la petite équipe, devront s’adapter à des couverts en mouvement, comme nous le faisons avec joie après le dîner l’éponge à la main.

« Les robots doivent faire face à l’incertitude. S’il place un plat dans un lave-vaisselle, il doit comprendre les subtilités de la manière de l’empiler avec les autres. […] Il doit comprendre profondément son environnement physique », résume Yildirim sur Wired. La capacité humaine à anticiper les mouvements des objets est donc peu aisée chez nos assistants métalliques du futur.

Facebook a par exemple mené une expérience similaire pour apprendre à ses robots à jouer au Jenga, ce jeu qui consiste à enlever le plus de barres en bois d’une tour sans la faire tomber. Pour cela, il faut gaver l’intelligence artificielle d’images et de données sur la structure avec laquelle interagir.

Le chercheur du MIT a donc alimenté ses futurs robots de vidéos d’objets en collision et d’un logiciel de visualisation 3D qui leur permet de simuler des situations de mouvements d’éléments. L’intelligence artificielle peut alors apprendre de ses mouvements et se perfectionner, à condition d’être parée à plusieurs situations différentes.

Si pour l’instant « le système est similaire aux humains en termes de performance moyenne et d’erreurs que l’on peut faire », selon l’inventeur, les robots laveurs d’assiettes ne sont pas pour tout de suite. Mais cela donne espoir, notamment pour bien d’autres situations où s’adapter est nécessaire.

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