China using humanoid robots in manufacturing sector

CGTN Europe

CGTN Europe discussed this with Zhang Shiqi, Associate Professor, Department of Computer Science at The State University of New York at Binghamton

Transcript

00:00Parlons maintenant de Zhang Shishi qui vient du département des sciences computeriques de l'Université de Binghamton à New York.

00:06Bienvenue dans le programme, c'est un plaisir de vous voir.

00:08Nous avons entendu un peu dans notre rapport sur la fonction de ces chiens robots,

00:12mais comment peuvent-ils vraiment reconnaître des lumières de trafic, par exemple,

00:16et empêcher leurs propriétaires de marcher dans une voie occupée ?

00:21Reconnaître les objets, y compris des lumières de trafic,

00:26est généralement appelé un problème de reconnaissance d'objets,

00:30dans le contexte de la computerisation.

00:34C'est une zone de l'intelligence artificielle

00:38où les A.I. et les robots fonctionnent très bien.

00:41Les A.I. utilisent des réseaux neurones profonds

00:45et particulièrement des réseaux neurones convolutionnels

00:49pour reconnaître les objets et comprendre l'environnement.

00:53Et sous certaines conditions, les A.I. et les robots peuvent mieux que les gens naïfs.

00:59Mais dans ce contexte robotique, les robots ont en fait besoin

01:03plus que de reconnaissance d'objets pour comprendre si la voie est sûre ou non,

01:08pour la navigation et d'autres activités.

01:10C'est donc une zone excitante, et encore, beaucoup d'études sont nécessaires.

01:15Il semble y avoir un peu plus de travail à faire,

01:17mais est-ce que les A.I. peuvent vraiment s'adapter aux A.I.?

01:21Quelles sont les différences entre les A.I.?

01:24Les A.I. traditionnels ont plus d'une centaine d'années d'histoire,

01:31et il y a de la preuve qu'ils sont très utiles pour aider les gens à naviguer en sécurité

01:37et efficacement dans l'environnement quotidien,

01:40et améliorer leur indépendance et leur sécurité.

01:43Mais l'entraînement d'un vrai chien est coûteux et dépendant.

01:47Après plus de 100 000 dollars d'entraînement,

01:52peut-être qu'encore la moitié des chiens ne peuvent pas graduer.

01:55Donc pour les robots, on voit beaucoup d'avancées,

01:59comme la locomotion, un quadropède qui peut naviguer en sécurité dans l'environnement

02:05et la perception, les robots peuvent comprendre l'environnement quotidien.

02:10Et aussi, le coût du matériel a beaucoup diminué au cours des 5 à 10 ans.

02:15Les chercheurs robotiques pensent à utiliser les chiens guidants robotiques

02:19en tant qu'alternative aux chiens guidants traditionnels.

02:23Ils peuvent visualiser l'environnement, ils peuvent naviguer en sécurité dans l'environnement,

02:28mais encore beaucoup de travail doit être fait.

02:30Et les gens qui utilisent les chiens guidants,

02:33est-ce difficile pour une personne blinde de s'habiller avec un robot comme celui-ci?

02:39C'est une question très ouverte,

02:42parce qu'on n'a pas une longue histoire d'études sur les chiens guidants robotiques.

02:47Mais on peut parler un peu des chiens guidants traditionnels.

02:50Après que les chiens guidants graduent au centre d'entraînement,

02:53cela prend environ deux semaines pour l'utilisateur humain,

02:57les gens de l'impuissance visuelle,

02:59de travailler avec les chiens guidants comme un processus de co-entraînement

03:02avant que la personne de l'impuissance visuelle puisse utiliser indépendamment un chien guidant.

03:06Donc, en tant que chercheur robotique,

03:08on espère réduire ces deux semaines d'entraînement à quelques jours,

03:13parce que les robots peuvent activement s'adapter aux préférences humaines

03:17et aux styles de marche humain.

03:19Donc, c'est un nouveau sujet, c'est une nouvelle zone.

03:22On a hâte de réduire ce temps à quelques jours.

03:28Zhang Xuexi, de l'Université de Binghamton,

03:30merci beaucoup de nous rejoindre sur le programme aujourd'hui.

03:33Merci, merci de m'avoir rencontré.

Category

Transcript

Recommended