Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les technologies de l'intelligence artificielle (IA) jouent un rôle fondamental dans le développement de robots autonomes. Cette section explore comment ces technologies permettent aux robots de percevoir, comprendre et interagir avec leur environnement de manière autonome.
Les robots autonomes doivent être capables de percevoir leur environnement pour prendre des décisions informées. Cela inclut l'utilisation de capteurs variés tels que caméras, LiDARs, et capteurs de force. Les algorithmes de vision par ordinateur permettent aux robots d'interpréter les images capturées par leurs caméras, reconnaissant ainsi des objets, des personnes et d'autres éléments de leur environnement.
Des algorithmes sophistiqués, comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN), sont utilisés pour la reconnaissance des objets et des scènes. Ces réseaux sont entraînés sur d'énormes ensembles de données d'images pour apprendre à identifier avec précision divers objets.
Une fois que les données sont perçues et traitées, les robots doivent planifier et prendre des décisions. Les algorithmes de planification permettent aux robots de déterminer la meilleure séquence d'actions à entreprendre pour atteindre un objectif donné. Quelques techniques couramment utilisées incluent les arbres de décision, les réseaux bayésiens, et les algorithmes de planification de mouvement, tels que RRT (Rapidlyexploring Random Trees) et A.
L'apprentissage par renforcement es un autre aspect clé. Les robots apprennent à naviguer et interagir avec leur environnement en recevant des récompenses ou des punitions en fonction de leurs actions. Grâce à cet apprentissage, les robots peuvent améliorer leurs performances au fil du temps.
Pour que les robots autonomes soient utiles dans un contexte humain, ils doivent pouvoir interagir et communiquer efficacement avec les personnes. Les technologies de compréhension du langage naturel (NLU) et de génération de langage naturel (NLG) sont essentielles ici. Ces technologies permettent aux robots de comprendre des commandes verbales et de donner des réponses intelligibles.
Les modèles de langage avancés comme GPT3 sont capables de comprendre et de générer du texte, facilitant ainsi une communication fluide entre les robots et les humains.
En résumé, les technologies d'IA transforment fondamentalement l'autonomie des robots. De la perception et du traitement des données à la prise de décision et à l'interaction, chaque étape de l'autonomie robotique bénéficie des avancées en apprentissage automatique et IA.