Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L’interaction entre l'intelligence artificielle (IA) et la robotique repose sur un ensemble de technologies innovantes qui transforment la façon dont les robots perçoivent, analysent et réagissent à leur environnement. Explorons ces technologies clés.
Les capteurs jouent un rôle primordial en permettant aux robots de recueillir des informations détaillées sur leur milieu environnant. Des capteurs tels que les LIDAR (Light Detection and Ranging), les caméras RGBD (qui capturent des images en couleur et en profondeur) et les capteurs de force et de couple sont couramment utilisés. Ces dispositifs fournissent des données essentielles pour l'IA, facilitant des tâches complexes comme la cartographie en 3D et la reconnaissance d’objets.
Le traitement du langage naturel est une branche de l'IA qui permet aux robots de comprendre et de répondre aux commandes vocales des humains. Le TALN implique l’analyse de textes et de paroles pour extraire le sens et répondre de manière appropriée. Des technologies comme les réseaux neuronaux récurrents (RNNs) et les transformers (comme BERT ou GPT3) sont à la pointe du TALN, permettant des interactions hommemachine plus fluides.
La vision par ordinateur permet aux robots de voir et analyser visuellement leur environnement. Grâce à des algorithmes sophistiqués de traitement d'image, les robots peuvent identifier des objets, détecter des mouvements et comprendre des scènes complexes. Les réseaux de convolution neuronaux (CNNs) jouent un rôle clé dans cette technologie, offrant des capacités de reconnaissance d'image beaucoup plus précises qu'auparavant.
Les algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier les réseaux de neurones profonds, permettent aux robots d’apprendre à partir de grandes quantités de données. Par exemple, les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) pour la vision artificielle et les réseaux de neurones récurrents (RNNs) pour le traitement séquentiel de données apportent une nouvelle dimension à la prise de décision robotique.
La planification et le contrôle sont essentiels pour permettre aux robots de naviguer et d'interagir avec leur environnement de manière sécurisée et intelligente. Les algorithmes de planification de trajectoire comme A et Dijkstra, ainsi que les contrôleurs PID et les contrôleurs LQR, sont des systèmes de contrôle fondamentaux qui assurent le bon fonctionnement des robots en temps réel.
Ainsi, ces technologies combinées permettent de développer des systèmes robotiques plus autonomes, intelligents et adaptatifs, répondant aux défis du monde réel avec une efficacité accrue à chaque innovation.