Il y a moins de deux ans, la DARPA a lancé le programme Lifelong Learning Machines (L2M) pour créer des systèmes robotiques à apprentissage continu dotés d'éléments d'intelligence artificielle. Le programme L2M était censé conduire à l'émergence de plateformes d'auto-apprentissage capables de s'adapter à un nouvel environnement sans programmation ni formation préalable. En termes simples, les robots devaient apprendre de leurs erreurs et non en gonflant des ensembles de données modèles dans un environnement de laboratoire.
Le programme L2M implique 30 groupes de recherche avec des financements variables. Tout récemment, l'un des groupes de l'Université de Californie du Sud a montré des progrès convaincants dans la création de plates-formes robotiques auto-apprenantes, comme indiqué dans le numéro de mars de Nature Machine Intelligence.
L'équipe de chercheurs de l'université est dirigée par Francisco J. Valero-Cuevas, professeur de génie biomédical, de biokinésiologie et de physiothérapie. Sur la base de l'algorithme développé par le groupe, basé sur certains mécanismes de fonctionnement des organismes vivants, une séquence d'actions d'intelligence artificielle a été créée pour apprendre au robot les mouvements de quatre membres. Il est rapporté que des membres artificiels sous forme d'imitations de tendons, de muscles et d'os ont pu apprendre à marcher dans les cinq minutes suivant l'exécution de l'algorithme.
Après le premier lancement, le processus n'était pas systématique et chaotique, mais l'IA a ensuite commencé à s'adapter rapidement aux réalités et a commencé à marcher avec succès sans programmation préalable. À l'avenir, la méthode créée de formation continue des robots sans formation préalable en ML avec des ensembles de données pourra être adaptée pour équiper les voitures civiles de pilotes automatiques et les véhicules robotiques militaires. Cependant, cette technologie a beaucoup plus de perspectives et de domaines d'utilisation. L'essentiel est que l'algorithme ne perçoive pas une personne comme l'un des obstacles au développement et n'apprend rien de mal.
Source: 3dnews.ru