Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage profond, ou deep learning en anglais, est une sousdiscipline de l'apprentissage machine qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds pour modéliser et comprendre des données complexes. En robotique, cette approche a révolutionné la manière dont les robots perçoivent, apprennent et interagissent avec leur environnement.
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN Convolutional Neural Networks) sont couramment utilisés pour traiter les images. Grâce à leur capacité à détecter et analyser des motifs dans les données visuelles, les CNN permettent aux robots de reconnaître des objets, des visages, et même des actions. Par exemple, un robot équipé d'un CNN peut identifier différents outils sur un plan de travail, améliorer ainsi ses capacités d'assemblage ou de tri.
Les réseaux de neurones récurrents (RNN Recurrent Neural Networks) sont excellents pour traiter les données séquentielles ou temporelles. Ils sont particulièrement utiles pour des tâches de prévision, de reconnaissance vocale, et de traitement du langage naturel. En robotique, les RNN peuvent être employés pour la planification de mouvements ou pour interpréter des commandes vocales complexes de l’utilisateur.
L'apprentissage par renforcement profond (DRL Deep Reinforcement Learning) combine l'apprentissage par renforcement avec les méthodes d'apprentissage profond. Cet ensemble permet aux robots d'apprendre des comportements optimaux à travers l'expérience et l'interaction avec l'environnement. Un robot peut, par exemple, apprendre à naviguer dans un espace inconnu ou à optimiser un parcours en prenant en compte des obstacles et des récompenses.
Les algorithmes d'apprentissage profond nécessitent généralement une puissance de calcul conséquente et des quantités importantes de données pour l'entraînement. Pour optimiser les performances, les ingénieurs utilisent souvent des unités de traitement graphique (GPU Graphical Processing Units) et des TPU (Tensor Processing Units). De plus, des techniques comme le transfer learning permettent de réutiliser des modèles préentraînés pour des tâches spécifiques, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires pour développer de nouvelles applications robotiques.
L'apprentissage profond a permis des avancées significatives dans le domaine des voitures autonomes, des drones et des robots industriels. Par exemple, ces technologies sont utilisées pour améliorer la perception de l’environnement, la prise de décision en temps réel, et la coordination des actions complexes. Cette capacité d'autooptimisation rend les systèmes robotiques plus adaptés et réactifs aux conditions changeantes de leur environnement.