Des robots humanoïdes marquent des buts au football grâce à l'intelligence artificielle !

Futura

() Ces étonnants robots humanoïdes jouent au foot et bousculent les lois de la physique !  Des chercheurs de Google DeepMind ont réussi à apprendre à ces robots à jouer au football.   Ces petits génies de la robotique dribblent, tirent et défendent comme de vrais joueurs humains, et ce n'est pas tout...  Grâce à une technique d'apprentissage profond, ces robots bipèdes ont acquis ces compétences.   En utilisant des simulations et des modèles d’IA, ils ont maîtrisé des mouvements complexes, comme courir, tourner, botter et même interagir !  Ces robots utilisent une vision en 3D basée sur un champ de rayonnement neuronal.   Ils créent une représentation tridimensionnelle de leur environnement à partir de simples images 2D.  Ils voient le monde réel à leur manière, ce qui leur permet d'évoluer avec une agilité étonnante sur le terrain de jeu.  Ces robots ont marqué des buts à chaque fois en simulation et dans le monde réel.  Ils se relèvent plus rapidement après une chute, donnent des coups de pied plus rapides !

Transcript

00:00 Des chercheurs de Google DeepMind ont appris à des robots humanoïdes à jouer au foot.

00:04 Grâce à l'apprentissage par renforcement profond,

00:07 ces petits bipèdes ont appris à marquer des buts et à mettre en place une défense en 1 contre 1.

00:11 Côté matériel, les chercheurs ont utilisé des robotistes OP3,

00:14 de petits robots bipèdes munis de 20 articulations.

00:17 Pour l'intelligence artificielle, ils ont utilisé l'apprentissage par renforcement profond ou DeepRL.

00:22 Elle a d'abord été entraînée dans des simulations en utilisant le moteur physique MuJoCo,

00:26 puis l'intelligence artificielle a été transférée sur les robots dans le monde réel.

00:30 Pour la vision dans le monde réel justement,

00:32 les chercheurs ont fait appel à un champ de rayonnement neuronal, ou NERF, Neural Radiance Field,

00:37 une IA capable de créer une représentation 3D de la scène à partir de quelques images en 2 dimensions.

00:43 Les matchs consistent à jouer en 1 contre 1 dans un terrain de 4 mètres par 5.

00:47 Les robots ont pour tâche de marquer un but tout en empêchant l'autre de marquer.

00:50 Ils ont dû apprendre des comportements comme courir, tourner, faire un pas de côté,

00:54 faire une passe, se relever d'une chute ou encore interagir avec un objet.

00:57 Cette approche par DeepRL a permis à l'intelligence artificielle de marquer 10 buts sur 10 dans la simulation

01:02 et 6 buts sur 10 dans le monde réel.

01:04 Comparé à un comportement pré-programmé, le robot était notamment capable de marcher 156% plus rapidement,

01:09 a mis 63% moins de temps pour se relever et a pu donner des coups de pied 24% plus rapidement.

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