Des robots dotés de « bon sens » – Actuellement à l’Université de Bielefeld

Une coopération à long terme entre le professeur Dr. Philipp Cimiano de l’Université de Bielefeld et le Professeur Dr. Michael Beetz, de l’Université de Brême, vise à rendre accessibles sous une forme lisible par machine les connaissances provenant de sources très diverses. Ces informations peuvent aider les robots à acquérir les connaissances dont ils ont besoin pour accomplir leurs tâches quotidiennes.

Dans la vie quotidienne, nous, les humains, utilisons des connaissances générales approfondies sans en être conscients. Par exemple, si nous voulons couper des fruits, nous savons quel couteau nous devons utiliser et quelle pression nous devons appliquer. Si nous rencontrons des difficultés, nous pouvons lire des guides ou regarder une vidéo explicative sur YouTube. Nous combinons ensuite les nouvelles informations avec nos connaissances en manipulation et notre « bon sens » pour mener à bien la tâche.

Dans le cadre d’une collaboration de recherche, le professeur Michael Beetz de l’université de Brême et le professeur Philipp Cimiano de l’université de Bielefeld étudient actuellement la question de savoir si l’approche humaine pour résoudre de nouvelles tâches peut également être transférée aux robots. Cimiano dirige le groupe de travail sur les bases de données sémantiques à Bielefeld et est coordinateur et membre du conseil d’administration. Centre de technologie d’interaction cognitive (CITEC) Beetz est aux commandes à Brême Institut d’Intelligence Artificielle (IAI) et le Domaine de recherche scientifique EASE (Sciences et ingénierie des activités quotidiennes).

Comment les robots devraient combler leurs propres lacunes en matière de connaissances

Les connaissances détaillées dont un robot a besoin pour une tâche apparemment simple, comme couper des fruits, sont très étendues, à moins que la tâche puisse être accomplie à chaque fois dans des conditions totalement standardisées. Si un robot domestique futuriste se trouvait dans la cuisine et recevait une demande de quelqu’un lui demandant de couper quelques pommes, il devrait d’abord sélectionner et reconnaître les objets appropriés (pommes, couteau, surface), puis les saisir et les positionner correctement, un stratégie de découpe choisir et finalement couper les pommes en morceaux de taille appropriée – et chacun de ces processus doit être décomposé en une variété de sous-tâches supplémentaires.

© Michael Adamski

“L’un des défis consiste à apprendre aux robots à lire et à interpréter les sources Internet, à en tirer des conclusions et à les intégrer dans leurs processus de planification afin de sélectionner les meilleures actions dans un contexte donné”, explique le professeur Dr. Philippe Cimiano.

Au début, le futur robot n’a peut-être aucune idée de ce que lui demande l’expression « couper quelques pommes ». Il saura cependant rapidement combler les lacunes de ses connaissances. Les professeurs Beetz et Cimiano posent à cet égard des bases importantes dans leur projet, qui doit servir de prélude à une coopération plus globale. En termes simples, ils veulent permettre aux robots d’acquérir de manière indépendante les connaissances dont ils ont besoin à partir d’une grande variété de sources – telles que des livres de cuisine ou des vidéos YouTube – et de les traduire en instructions détaillées et compréhensibles par machine. Étant donné que même un guide comme un livre de cuisine nécessite un large éventail de connaissances de base, les robots doivent également être capables d’acquérir du « bon sens », une sorte de bon sens.

Pour que cela soit possible, trois éléments essentiels doivent s’articuler : premièrement, des ontologies (dictionnaires lisibles par machine, par exemple : Comment reconnaître une pomme et quelles propriétés spécifiques possède-t-elle ?), deuxièmement, ce que l’on appelle des graphes de connaissances, dans lesquels les connaissances sur les relations entre les objets (par exemple : les pommes sont dans leur pelure), et troisièmement, les programmes de contrôle du robot.

Comment des chercheurs de Brême, Bielefeld et Paderborn coopèrent

La coopération entre les universités de Brême et de Bielefeld combine une expertise complète nécessaire au bon fonctionnement des trois éléments. Le professeur Cimiano et CITEC apportent une expérience importante dans la recherche sur les systèmes d’IA qui interagissent avec différents environnements et apprennent de ceux-ci, par exemple à partir de sources textuelles. « Il existe sur Internet un nombre toujours croissant de ressources et de sources fondées sur le bon sens », explique Cimiano. « Un défi consiste à apprendre aux robots à lire et à interpréter ces sources, à en tirer des conclusions et à les intégrer dans leurs processus de planification pour sélectionner les meilleures actions dans un contexte donné. »

Les scientifiques de Brême dirigés par le professeur Beetz travaillent depuis de nombreuses années sur l’intégration de divers composants d’IA et de robots dans des systèmes holistiques. L’un des aspects de cette démarche est l’évaluation automatique des vidéos afin d’en déduire non seulement des connaissances théoriques, mais également des schémas de mouvement.

© Université de Brême/Patrick Pollmeier

Prof. Dr. Michael Beetz dirige l’Institut d’intelligence artificielle (IAI) et le centre de recherche collaboratif EASE (Everyday Activity Science and Engineering) à Brême.

Une base essentielle de la coopération est l’ouverture à la collaboration avec d’autres scientifiques qui souhaitent utiliser et développer ces infrastructures et résultats – également appelée « recherche ouverte » ou « science ouverte ». En collaboration avec l’Université de Paderborn, les universités de Bielefeld et de Brême et donc ce Centre de recherche conjoint sur l’IA coopérative et cognitive (CoAI JRC) fondée (« Centre commun de recherche sur l’intelligence artificielle coopérative et supportée par la cognition »). Son cœur est le Bâtiment Virtuel de Recherche et de Formation. Non seulement les scientifiques des trois universités directement impliquées peuvent y installer leurs laboratoires virtuels, mais la communauté mondiale de l’IA peut également y participer, à la fois en tant qu’utilisateurs de l’infrastructure et en tant que fournisseurs de leurs propres ressources.

Un bâtiment de recherche virtuel pour les parties intéressées du monde entier

Le bâtiment virtuel est encore en construction, mais abrite déjà plusieurs laboratoires dans lesquels les robots peuvent être utilisés dans des conditions réelles, comme si les chercheurs étaient sur place dans l’université concernée. Cela comprend par exemple un appartement presque entièrement équipé comprenant une cuisine et un magasin de détail avec étagères et produits. Différents types de robots sont disponibles pour les expériences. Les véritables laboratoires sur place de l’Institut d’intelligence artificielle peuvent ainsi être utilisés comme jumeaux sémantiques réalistes par d’autres chercheurs du monde entier, sans que ces derniers n’aient à se rendre à Brême.

En outre, de nombreux matériels pédagogiques et pédagogiques dans les domaines de l’intelligence artificielle et de la robotique sont disponibles dans le bâtiment virtuel. «Les composants sont destinés à servir de noyau à un écosystème qui se développe de plus en plus au fil du temps et qui sert également de modèle dans toute l’UE», explique le professeur Beetz.

Les deux professeurs et leurs partenaires de Paderborn ont déjà un autre objectif en tête : ils veulent permettre aux robots d’apprendre de manière interactive avec les gens et d’accomplir des tâches ensemble. «Il ne s’agit pas seulement de réaliser des activités, mais aussi de les réaliser de manière à soutenir et à rendre heureux les partenaires», explique Beetz. “Pour ce faire, vous devez développer une compréhension commune de l’activité et être capable d’interagir et d’adapter vos actions de manière dynamique. À la fin du développement, il peut y avoir des robots qui non seulement mettent en œuvre les spécifications énoncées, mais apprennent également ensemble.” les gens et coopérer de manière constructive.

2023-10-31 10:00:00
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