S’il nous parait logique que la meilleure façon d’apprendre les choses soit de s’entrainer à les faire, cette vérité s’écroule dès qu’elle pointe du doigt la robotique.
Personne ne s’attend réellement à devoir apprendre à un robot – quel qu’il soit - ce qu’il doit faire ou ce qu’il est censé pouvoir exécuter sur demande, une idée actuellement malmenée par les chercheurs de l’université technique de Darmstadt en Allemagne.
En mettant au point un algorithme sophistiqué qu’ils ont associé à un bras robotisé et une caméra, des chercheurs ont ainsi pu introduire la notion d’apprentissage, d’étude et d’assimilation d’une certaine forme d’expérience à une intelligence artificielle.
C’est à travers une interaction avec un humain et la pratique du tennis de table que le bras robotisé a ainsi pu, au fil de son entrainement, acquérir une expérience suffisante lui permettant de retourner 88 % des balles après une heure seulement, le rendant capable de tenir de véritables échanges avec son adversaire.
Dans un premier temps, Katharina Muelling (responsable du projet) a piloté directement le bras articulé afin de lui inculquer les rudiments du sport, mais c’est une fois livré à lui-même que l’expérience a pu donner des résultats, le robot puisant dans sa base de connaissance pour renvoyer les coups, puis improvisant des variantes en s’adaptant aux trajectoires de balles qui lui étaient inconnues.
Enthousiastes quant aux résultats, les chercheurs espèrent ainsi permettre aux robots d’assistance à la personne d’accomplir davantage de fonctions avec une base de données simplifiée en leur incorporant ce nouveau « potentiel artificiel »