DeepMind, la filiale spécialisée en IA de Google, vient de dévoiler AutoRT, un système de collecte de données d’entraînement qui inclut une charte afin de garantir la sécurité dans l’utilisation des robots.
À l’heure où les robots peuvent représenter un danger pour les humains, Google veut s’assurer qu’ils ne les tueront pas. Sa filiale spécialisée en intelligence artificielle (IA), DeepMind, a dévoilé jeudi de nouvelles « avancées dans la recherche en robotique » pour « aider les robots à prendre des décisions plus rapidement, et à mieux comprendre et naviguer dans leurs environnements ».
Garantir la sécurité dans l’utilisation des robots
Parmi ces avancées figure AutoRT, un système de collecte de données d’entraînement permettant de mieux former ces machines pour le monde réel. Estimant que la sécurité des robots doit être garantie avant leur intégration dans la vie quotidienne des humains, DeepMind a inclus une « Constitution du robot » dans ce système. Cette charte est présentée comme « un ensemble de prompts axés sur la sécurité à respecter lors de la sélection des tâches pour les robots ». Ces garde-fous sont en partie inspirés des Trois lois de la robotique d’Isaac Asimov, dont la première stipule qu’« un robot ne peut porter atteinte à un être humain ni, restant passif, laisser cet être humain exposé au danger ».
Cette constitution inclut d’autres règles de sécurité, exigeant, entre autres, qu’aucune machine n’effectue de tâches impliquant des humains, des animaux, des objets tranchants ou des appareils électriques. Pour plus de sécurité, DeepMind a en outre programmé les robots pour qu’ils s’arrêtent automatiquement si la force exercée sur leurs articulations dépasse un certain seuil. Un interrupteur physique a également été intégrée à ces machines, permettant aux opérateurs humains de les désactiver.
Collecter des données diversifiées pour mieux former les robots
AutoRT fonctionne en combinant des grands modèles de base, comme un grand modèle de langage ou un modèle de langage visuel, et un modèle de contrôle, tels que RT-2. Il est ainsi capable de collecter des données d’entraînement en déployant des machines dans de nouveaux environnements. DeepMind assure en effet que son système est en mesure de diriger simultanément plusieurs robots effectuant diverses tâches.
Sur une période de sept mois, la filiale de Google a déployé une flotte de robots AutoRT dans plusieurs immeubles de bureaux pour collecter un ensemble de données diversifié. Le système a contrôlé jusqu’à 20 machines simultanément, ainsi que jusqu’à 52 robots uniques. Au total, 77 000 essais sur 6 650 tâches ont été réalisés.
Les autres nouveautés de DeepMind inclut SARA-RT, une architecture de réseau neuronal conçu pour rendre RT-2 plus précis et plus rapide. La filiale a aussi annoncé RT-Trajectory, un modèle aidant les robots à mieux effectuer des tâches physiques spécifiques, comme essuyer une table.
