L’IA physique dans le monde réel

L’IA physique promet des robots capables de percevoir, de s’adapter et d’agir dans le monde physique avec beaucoup moins d’ingénierie spécifique à chaque tâche que l’automatisation traditionnelle.

La perspective est convaincante : des robots qui apprennent à partir de démonstrations, progressent grâce à l’expérience, utilisent des modèles de vision et de langage pour interpréter les tâches et fonctionnent dans des environnements moins structurés.

Pour les développeurs de robots, les chercheurs en IA physique et les équipes de robotique axée sur l’IA, ces capacités ouvrent la voie à des applications traditionnellement trop variables, trop coûteuses ou trop complexes à automatiser.

Lorsque les systèmes d’IA physique passent de la simulation aux applications réelles, les exigences changent. Les modèles et les simulations restent essentiels, mais les robots interagissent finalement avec le monde physique par l’intermédiaire de bras, de préhenseurs, de capteurs et d’outils qui entrent directement en contact avec les objets.

Pour passer de la recherche au déploiement, l’IA physique a besoin d’une couche d’interaction physique fiable.

C’est précisément ce qu’OnRobot développe depuis plus de dix ans.

Avant que l’« IA physique » n’entre dans le vocabulaire de la robotique, OnRobot s’attaquait déjà à bon nombre des défis pratiques qui définissent aujourd’hui la recherche dans ce domaine, notamment l’adaptabilité, la détection, le retour d’information et la capacité à gérer les variations du monde réel. Nos outils électriques et flexibles de bout de bras, dotés de fonctions de retour d’information, sont conçus pour fonctionner de manière fiable dans des environnements réels dynamiques. Plus de 22 000 produits OnRobot sont installés dans le monde entier pour une grande variété d’applications.

2. Des modèles plus performants nécessitent une couche d’exécution fiable

À mesure que les modèles de fondation, l’apprentissage robotique, les systèmes vision-langage-action et la simulation gagnent en performances, la couche d’exécution prend davantage d’importance.

Le mouvement robotique est relativement mature par rapport à la manipulation dans le monde réel. En effet, la manipulation dépend de variables physiques qui ne peuvent être ni éliminées ni parfaitement modélisées.

C’est pourquoi l’effecteur final est si important.

3. Les données riches sur le contact complètent la simulation et la vision

La simulation permet aux équipes d’entraîner, de tester et d’itérer rapidement. La vision aide les robots à reconnaître les objets, à comprendre les scènes et à planifier leurs actions.

Une manipulation fiable nécessite également un retour d’information physique. Dans les systèmes fondés sur l’apprentissage, des données d’interaction plus complètes peuvent améliorer l’entraînement, la validation et l’analyse des défaillances.

Les dynamiques de contact, notamment le frottement, la compliance, le glissement, la déformation, l’inertie et les variations de surface, sont difficiles à reproduire en simulation. Une prise qui fonctionne en simulation peut échouer dans le monde réel parce que l’objet se déplace, que la surface se comporte différemment ou que la pièce oppose une résistance au contact.

Une caméra peut localiser un objet, mais elle ne peut pas toujours déterminer s’il est maintenu en toute sécurité. Elle peut également ne pas détecter de petits glissements, des contacts asymétriques, une résistance lors de l’insertion ou une force excessive.

Ces limites font du retour d’information multimodal un élément important de l’IA physique.

Les différentes formes de retour d’information couvrent différentes étapes d’une interaction. La détection de proximité fournit des données avant le contact. La détection de force/couple peut fournir des informations pendant le contact. La détection de préhension permet de confirmer que le robot a saisi un objet. Les données relatives à l’ouverture du préhenseur renseignent sur l’objet et l’état de la prise, tandis que les signaux de réussite et d’échec alimentent les boucles d’apprentissage.

Le préhenseur RG2-FT combine :

4. Une manipulation flexible nécessite l’outil adapté à chaque tâche

L’IA physique est souvent associée à des robots polyvalents, mais aucun effecteur final n’est idéal pour toutes les tâches.

Les différents objets et applications nécessitent différents modes d’interaction :

Lorsque les robots doivent gérer des variations, apprendre de l’expérience ou fonctionner sur plusieurs tâches, l’effecteur final devient une composante de l’architecture du système. Il détermine ce que le robot peut saisir, soulever, maintenir, insérer, presser, tirer, changer ou relâcher. Il influence également le retour d’information disponible pour le contrôleur ou le modèle.

Le portefeuille OnRobot a été conçu autour de cette réalité pratique avant que l’IA physique ne devienne un sujet majeur. Ses outils électriques, flexibles et dotés de fonctions de retour d’information ont été développés pour faciliter le déploiement, l’adaptation et la réutilisation de l’automatisation dans différentes applications.

Cette même philosophie de conception correspond aujourd’hui étroitement aux besoins des chercheurs en IA physique et des entreprises de robotique axée sur l’IA.

Conçu pour les variations du monde réel

La prochaine phase de l’IA physique dépendra de modèles plus puissants, de meilleures données, de simulations améliorées et de plateformes robotiques plus performantes. Elle dépendra également de la couche d’interaction physique composée de préhenseurs, de capteurs, de changeurs d’outils et de technologies de bout de bras qui permettent aux modèles d’agir de manière fiable dans le monde réel.

Les outils de bout de bras ne sont plus simplement le dernier composant ajouté à un robot. Ils font partie intégrante des systèmes d’apprentissage avancés.

Le portefeuille OnRobot, éprouvé dans l’industrie, offre aux chercheurs, aux développeurs de robots et aux fabricants une base flexible pour passer de modèles prometteurs à une manipulation fiable dans le monde réel.