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Grâce aux retours humains, les robots dotés d’IA maîtrisent les tâches plus efficacement et rapidement.
À l’Université de Californie, Berkeley, des chercheurs développent un protocole de formation IA nommé HIL-SERL, qui permet aux robots d’apprendre à réaliser des tâches complexes, comme jouer au Jenga, avec un taux de réussite de 100%.
Ce système combine l’apprentissage par renforcement et la rétroaction humaine, permettant aux robots de corriger et d’intégrer des ajustements basés sur leurs essais réels.
Par exemple, un robot a réussi à frapper un bloc d’une tour de Jenga sans faire tomber le reste, illustrant ses compétences en précision et en dextérité.
Le laboratoire a également testé ce protocole sur diverses tâches, de l’assemblage de composants électroniques à la manipulation d’objets, démontrant qu’après l’apprentissage, les robots peuvent réaliser ces tâches de manière cohérente et adaptable.
La recherche vise à rendre cette technologie accessible et esthétique, comparant son potentiel d’utilisation à celui d’un iPhone.
Les résultats pourraient révolutionner des secteurs comme la fabrication d’équipements électroniques, où la fiabilité et l’adaptabilité des robots sont essentielles.