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Exploiter une IA générative pour varier les environnements de formation virtuelle des robots.
Des chatbots comme ChatGPT et Claude ont connu une popularité croissante ces dernières années grâce à leur capacité d’assistance sur diverses tâches, de l’écriture à la résolution de problèmes techniques.
Cependant, pour que les robots accomplissent des tâches pratiques, ils ont besoin de démonstrations concrètes et de simulations réalistes d’environnements.
Les chercheurs du MIT et du Toyota Research Institute ont développé une méthode appelée « génération de scène orientable » qui crée des environnements numériques réalistes, adaptés à l’apprentissage des robots.
Cette approche utilise des modèles d’IA pour générer des scènes en trois dimensions, en plaçant des objets de manière physiquement réaliste.
Avec l’utilisation de la recherche de Monte Carlo Tree (MCTS), elle permet d’optimiser la complexité et le réalisme des scènes créées, intégrant même des éléments interactifs.
Bien que ce système constitue une avancée prometteuse pour la formation des robots, les chercheurs aspirent à aller plus loin, notamment en intégrant des objets et des vidéos du monde réel pour rendre les simulations encore plus pertinentes.