L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique sont en passe d’apporter des améliorations radicales aux systèmes autonomes. L’avenir est prometteur et les progrès de la robotique pilotée par l’IA ne feront que s’accélérer dorénavant.
L’IA vise à doter les robots de la capacité d’exécuter des tâches autrefois réservées à l’intelligence humaine. Autrement dit, elle doit englober la capacité d’accomplir seule une variété de tâches, plutôt que de se contenter de suivre un algorithme prédéfini par un programmeur.
La robotique courante utilisée dans diverses industries de l’automatisation sert souvent à exécuter une seule tâche, l’un des exemples les plus populaires et connus étant les aspirateurs robots Roomba. L’objectif principal de l’aspirateur robot est de se déplacer selon un certain motif dans un espace donné et de modifier sa direction ou son angle de déplacement lorsqu’une obstruction est détectée. Cependant, ce robot ne peut pas déterminer quels objets sont détectés et ne peut donc pas s’adapter à son environnement.
Un humain peut identifier le type d’obstacle présent et la manière de l’éviter — par exemple un animal de compagnie —, mais l’aspirateur robot ne le peut pas. L’IA influencera la façon dont les machines du monde entier accomplissent des tâches en collectant des informations et en apprenant des expériences qu’elles rencontrent. L’utilisation de l’IA en robotique tirera parti d’informations provenant de quatre domaines clés :
- Vision
- Préhension
- Commande de mouvement
- Collecte de données
Vision
Les caméras peuvent être utilisées par le système d’IA pour aider à détecter et à reconnaître les objets avec un degré de précision et de détail plus élevé. En entraînant une machine à déterminer quel objet est détecté, les étapes suivantes nécessaires pour réaliser une tâche peuvent être optimisées rapidement et de manière fiable.
Préhension
En utilisant une variété de capteurs, un robot peut être entraîné à détecter le type d’objet traité. Cela peut être réalisé en identifiant les propriétés physiques de l’objet et en reliant ses résultats à d’autres objets présentant des propriétés similaires. En général, comme les machines apprennent en continu, des bases de données d’informations sont utilisées comme référence. Ces données seront abordées plus en détail.
Commande de mouvement
En combinant la puissance de la vision par apprentissage automatique et des systèmes de préhension, les mouvements que le robot doit effectuer peuvent être réalisés avec des niveaux de précision élevés tout en s’adaptant à son environnement. L’aspect commande de mouvement est assuré par des dispositifs de mouvement automatiques, tels que les vérins linéaires de Progressive Automations.
Collecte de données
La variable la plus importante en apprentissage automatique est les données collectées par le système d’IA. Les mégadonnées sont utilisées pour comparer, analyser et élaborer les tâches autonomes effectuées par la robotique compatible IA. Toutes les informations collectées peuvent et seront stockées dans des bases de données spécifiques à la variable analysée. L’augmentation des données sera exponentielle à mesure que davantage de robotique sera déployée dans des applications réelles – collectant plus d’informations et fournissant une rétroaction en temps réel.
L’utilisation de vérins linéaires électriques ne fera qu’augmenter à mesure que de plus en plus de types de robotique seront intégrés dans des systèmes autonomes dans de nombreux secteurs. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique s’amélioreront avec le temps et devraient porter nos opérations quotidiennes à un haut niveau d’optimisation.