Selon une nouvelle étude, DeepMind, de Google, peut contrôler un bras robotisé pour battre de simples mortels au tennis de table. Fan Zhendongle médaillé d’or 2024 en tennis de table masculin individuel et par équipes, peut se rassurer : le robot alimenté par l’intelligence artificielle (IA) ne pourrait battre que des joueurs médiocres, et seulement une partie du temps, selon l’étude, qui a été publiée le 7 août dans la base de données de pré-impression arXiv et n’a pas été évalué par des pairs.
Les robots peuvent désormais cuisiner, nettoyer et réaliser des acrobaties, mais ils ont du mal à réagir rapidement aux informations environnementales du monde réel.
« Atteindre des performances de niveau humain en termes de précision, de rapidité et de généralité reste encore un grand défi dans de nombreux domaines », écrivent les chercheurs dans l’étude.
Pour surmonter cette limitation, les chercheurs ont combiné un bras de robot industriel avec une version personnalisée de l’algorithme d’apprentissage ultra-puissant de DeepMind. DeepMind utilise des réseaux neuronaux, une architecture en couches qui imite la façon dont l’information est traitée dans le cerveau humain, pour apprendre progressivement de nouvelles informations. Jusqu’à présent, il a battu le meilleur joueur de Go du monde, prédit la structure de chaque protéine du corps, résolu des problèmes mathématiques vieux de plusieurs décennies et bien plus encore.
Le système a été entraîné à maîtriser des aspects spécifiques du jeu, comme l’apprentissage des règles, la création d’effets, le service en coup droit ou le ciblage en revers, en s’appuyant sur des données réelles et simulées dans des algorithmes sophistiqués. Au fur et à mesure que l’IA apprenait, les chercheurs ont également collecté des données sur ses forces, ses faiblesses et ses limites. Ils ont ensuite transmis ces informations au programme d’IA, donnant ainsi à l’agent anonyme de DeepMind une impression réaliste de ses capacités. Le système a ensuite choisi les compétences ou les stratégies à utiliser sur le moment, en tenant compte des forces et des faiblesses de son adversaire, tout comme le ferait un joueur de tennis de table humain.
Quelques points forts – Atteindre le niveau humain en matière de tennis de table avec des robots compétitifs – YouTube
Ensuite, ils ont opposé leur robot contrôlé par l’IA à 29 humains. Le bras robotisé de DeepMind a battu tous les débutants et environ 55 % des joueurs intermédiaires, mais il a été battu par les joueurs avancés. Dans un système de notation international, il serait un joueur amateur solide.
Le bras robotisé de DeepMind présentait néanmoins quelques faiblesses systémiques. Par exemple, il avait du mal avec les balles hautes et, comme beaucoup d’entre nous, trouvait les coups de revers plus difficiles que les coups droits.
La plupart des joueurs humains semblaient aimer jouer contre le système. « Dans tous les groupes de compétences et tous les taux de victoire, les joueurs ont convenu que jouer avec le robot était « amusant » et « engageant », ont écrit les chercheurs dans l’étude.
La nouvelle approche pourrait être utile pour une large gamme d’applications qui nécessitent des réponses rapides dans des environnements physiques dynamiques, ont déclaré les chercheurs.
2024-08-10 01:02:45
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