Le professeur Philipp Cimiano de l’université de Bielefeld et le professeur Michael Beetz de l’université de Brême ont établi une collaboration à long terme dans le but de rendre accessibles des connaissances provenant de sources diverses dans un format lisible par machine. Ces informations peuvent aider les robots à acquérir les connaissances nécessaires pour effectuer des tâches quotidiennes.
Pour accomplir les tâches de la vie quotidienne, nous, les humains, puisons dans une large base de connaissances générales sans nous en rendre compte. Par exemple, si nous voulons couper des fruits, nous savons quel couteau utiliser et quelle pression appliquer. Si nous rencontrons des difficultés, nous pouvons lire des livres de développement personnel ou regarder des vidéos explicatives sur YouTube. Nous combinons ensuite ces nouvelles informations avec nos connaissances de manipulation et notre bon sens pour mener à bien la tâche.
Dans le cadre de leur collaboration de recherche, le professeur Michael Beetz de l’université de Brême et le professeur Philipp Cimiano de l’université de Bielefeld examinent si une approche humaine pour aborder de nouvelles tâches peut être transférée aux robots. Cimiano dirige le groupe de recherche sur les bases de données sémantiques à Bielefeld et est coordinateur ainsi que membre du comité exécutif du Centre de technologie d’interaction cognitive (CITEC); Beetz dirige le Institut d’intelligence artificielle (IAI) et le Centre de Recherche Collaboratif EASE (Science et Ingénierie des Activités Quotidiennes) à Brême.
Comment les robots peuvent combler les lacunes de leurs connaissances
Les robots ont besoin de connaissances approfondies pour effectuer une tâche apparemment simple comme couper des fruits, si cette tâche ne peut pas être réalisée à chaque fois dans des conditions standardisées. Si un robot ménager futuriste se trouvait dans une cuisine et recevait l’ordre de couper quelques pommes, il devrait d’abord sélectionner et reconnaître les objets appropriés (pommes, couteau, planche à découper), puis les saisir et les positionner correctement, choisir une stratégie de coupe et enfin diviser la pomme en morceaux de taille appropriée. Chacun de ces processus devrait être décomposé en un grand nombre de tâches plus petites supplémentaires.
© Michael Adamski
« L’un des défis consiste à apprendre aux robots à lire et à interpréter les sources Internet, à tirer des conclusions appropriées et à les mettre en œuvre dans leurs processus de planification pour prendre la meilleure mesure dans une situation donnée », explique le professeur Philipp Cimiano.
Le robot du futur ne saura peut-être pas immédiatement ce que signifie l’ordre « couper quelques pommes » et ce qu’il doit faire, mais il sera en mesure de combler rapidement cette lacune dans ses connaissances. Les professeurs Beetz et Cimiano posent à cet effet une base importante dans leur projet, qui servira de base à une collaboration plus vaste. En termes simples, ils veulent permettre aux robots d’acquérir de manière autonome les connaissances nécessaires à partir de sources très diverses, telles que des livres de cuisine ou des vidéos YouTube, et de les traduire en instructions de tâches détaillées et compréhensibles par les machines. Comme l’utilisation d’un guide comme un livre de cuisine nécessite de nombreuses connaissances de base, les robots doivent également être capables d’acquérir du bon sens.
Pour rendre cela possible, trois éléments essentiels doivent fonctionner ensemble : premièrement, les ontologies (dictionnaires lisibles par machine, par exemple, comment puis-je reconnaître une pomme et quels attributs concrets possède-t-elle ?) ; deuxièmement, les graphes de connaissances qui stockent des informations relationnelles sur les objets (par exemple, les pommes sont dans le bol) ; et troisièmement, les programmes de contrôle des robots.
Coopération entre chercheurs de Brême, Bielefeld et Paderborn
La coopération entre les universités de Brême et de Bielefeld réunit les vastes compétences nécessaires à une interaction harmonieuse des trois éléments. Le professeur Cimiano et le CITEC disposent d’une expérience importante dans la recherche de systèmes d’IA qui interagissent avec différents environnements et apprennent à partir de ceux-ci, par exemple à partir de sources textuelles. « Internet offre un nombre sans cesse croissant de sources et de ressources de connaissances fondées sur le sens commun », explique Cimiano. « L’un des défis consiste à apprendre aux robots à lire et à interpréter ces sources, à tirer les conclusions appropriées et à les mettre en œuvre dans leurs processus de planification pour prendre les meilleures mesures dans une situation donnée. »
Les chercheurs de l’équipe du professeur Beetz travaillent depuis de nombreuses années à l’intégration de différents composants d’IA et de robots dans des systèmes holistiques. Un sous-aspect de cette recherche est l’évaluation automatique de vidéos pour à la fois glaner des connaissances théoriques et déduire des modèles de mouvement.
© Université de Brême/Patrick Pollmeier
Le professeur Dr Michael Beetz dirige l’Institut d’intelligence artificielle (IAI) et le Centre de recherche collaborative EASE (Everyday Activity Science and Engineering).
Un élément essentiel de cette collaboration est la possibilité de collaborer avec d’autres chercheurs qui souhaitent utiliser et étendre ces infrastructures et ces résultats, ce que l’on appelle aussi « recherche ouverte » ou « science ouverte ». À cette fin, Brême et Bielefeld ont fondé le Centre de recherche conjoint sur l’IA coopérative et cognitive (CoAI JRC) avec l’Université de Paderborn. Au cœur de ce centre de recherche se trouve le bâtiment virtuel de recherche et de formation. En plus des chercheurs des trois universités associées qui y installent leurs laboratoires virtuels, la communauté mondiale de l’IA peut également participer, à la fois en utilisant l’infrastructure existante et en mettant à disposition ses propres ressources.
Un bâtiment de recherche virtuel pour les utilisateurs du monde entier
Le bâtiment virtuel est encore en construction, mais il abrite déjà plusieurs laboratoires dans lesquels les chercheurs peuvent utiliser des robots dans des conditions réelles, comme s’ils étaient présents dans l’université. Il s’agit notamment d’un appartement presque entièrement meublé avec une cuisine, ainsi que d’un magasin avec des étagères et des produits. Différents types de robots sont disponibles pour les expériences. Les chercheurs du monde entier peuvent ainsi utiliser les laboratoires de l’Institut d’intelligence artificielle comme des jumeaux sémantiques réalistes sans avoir à se rendre à Brême.
Le bâtiment virtuel propose également de nombreux supports pédagogiques et didactiques dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la robotique. « Les composants doivent servir de noyau à un écosystème qui va se développer au fil du temps et servir de modèle dans toute l’UE », explique le professeur Beetz.
Les professeurs ont déjà un autre objectif en tête avec leurs partenaires de Paderborn : ils veulent que les robots apprennent de manière interactive avec les humains et accomplissent des tâches ensemble. « Nous voulons qu’ils ne se contentent pas d’exécuter une tâche, mais qu’ils le fassent de manière à soutenir leurs partenaires de manière satisfaisante », explique Beetz. « Cela suppose d’acquérir une compréhension commune de l’activité et de pouvoir interagir et adapter dynamiquement ses actions. » Le but de ce développement est de créer des robots capables non seulement de suivre une série d’instructions, mais aussi d’apprendre et de coopérer de manière constructive avec les humains.
2023-10-31 10:00:00
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