Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage par renforcement est une méthode essentielle dans le domaine de la robotique, permettant aux robots d'apprendre par essais et erreurs pour maximiser une récompense cumulative. Cette approche se décompose en différents éléments clés :
L'algorithme Qlearning est souvent utilisé pour permettre aux robots de décider quelle action entreprendre à partir de chaque état donné. Le robot apprend progressivement à améliorer ses décisions grâce au retour d'expérience qu'il accumule. Les réseaux de neurones peuvent également être intégrés pour gérer des espaces d'états plus complexes.
Des applications pratiques incluent la navigation autonome, où le robot apprend à éviter des obstacles et à atteindre sa destination efficacement, et le manipulation d'objets, où le robot ajuste sa méthode pour saisir des objets de différentes formes et tailles.
L'apprentissage profond représente une évolution majeure dans la robotique, exploitant des réseaux de neurones profonds pour traiter des masses de données et identifier des patterns complexes. Parmi ses applications phares, on trouve :
Les systèmes de renforcement profond combinent les concepts d'apprentissage par renforcement avec les capacités des réseaux de neurones profonds. Cela permet d'aborder des tâches encore plus complexes, en s'adaptant continuellement aux nouvelles situations rencontrées.
L’apprentissage profond en robotique ne se limite pas seulement aux tâches isolées mais tend aussi vers une compréhension plus contextuelle et intégrée des environnements. Cela ouvre des perspectives fascinantes pour la coexistence et la coopération entre humains et robots.
Apprentissage par renforcement, Réseaux neuronaux profonds, Vision par ordinateur, Navigation autonome, Préhension et manipulation