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Intelligence Artificielle : Comment former un réseau neuronal

Les humains sont très doués pour résoudre des tâches supposées complexes, telles que brancher une prise électrique suspendue à un câble par des mouvements coordonnés. Pour que les robots puissent exécuter cette tâche, il faut former un réseau neuronal artificiel, un sous-domaine de l'intelligence artificielle.


Ulrike Götz
23 août 2023
Technology
Durée de lecture : 4 minutes
Si nous voulons insérer une fiche dans une prise, nous effectuons des mouvements relatifs, en temps réel et relativement grossiers vers la prise et corrigeons la position si nécessaire jusqu'à ce que la fiche soit insérée dans la prise. Une stratégie similaire peut être mise en œuvre en robotique depuis l'avènement des réseaux neuronaux artificiels profonds. Un réseau neuronal, qui est en fait le système nerveux d'une machine, peut être éduqué pour comprendre la cible sans avoir à la spécifier explicitement. Lors du salon automatica 2023 à Munich, Micropsi Industries, spécialiste de l'IA basé à Berlin, a montré comment un robot KUKA contrôlé par MIRAI gère le processus industriel exigeant consistant à brancher des connecteurs électriques.

MIRAI est un système de vision basé sur l’IA capable de former un réseau de neurones artificiels. « Pour permettre à un robot de prendre un câble pliable et de le brancher sur une prise, les utilisateurs doivent former les réseaux neuronaux profonds qui résident dans leur système MIRAI. Ce processus est plus simple qu’il n’y paraît", explique le Prof. Dominik Bösl, CTO de Micropsi Industries. Les utilisateurs finaux définissent l’outil du robot - dans cet exemple, la pince - à l’emplacement dans l’espace où l’outil appartient par rapport à l’élément à saisir pendant la formation. « Prenons l’exemple de demander au robot de trouver la fiche à l’extrémité du câble. Une simple caméra couleur 2D fixée au poignet du robot fournit un flux d’images au contrôleur AI pour montrer au robot où aller. Dans le processus, la caméra capture la cible et son environnement », poursuit Bösl.

Suffisamment de données en seulement 20 minutes

Pour un entraînement parfait du réseau de neurones, le câble doit être déplacé pour montrer les différentes variances du robot dans le processus. La pince est ensuite placée dans la bonne position, l’emplacement est enregistré et le robot est déplacé à nouveau. Il suffit de répéter ce processus pendant 20 minutes pour collecter suffisamment de données

Le contrôleur IA peut commencer ses processus de formation sur cette base et calculer ce que l'on appelle une "compétence" pour le robot. Au cours de l'étape suivante, la "compétence" généralise une variance et des exemples qui lui sont montrés. Pendant l'exécution de la tâche, le réseau neuronal lit les images du flux de la caméra toutes les 50 ms. Le contrôleur basé sur l'IA décide alors comment déplacer le robot pour qu'il s'approche du bouchon - sans spécifier les coordonnées exactes.

La caméra du robot capture à la fois la cible et l'environnement.

Automatiser les tâches complexes de manière rentable

"Grâce à la technologie de vision basée sur l’IA et au contrôle intelligent, MIRAI rend les robots si flexibles qu’ils peuvent être utilisés pour mettre en œuvre même des tâches complexes qui ne peuvent pas être automatisées en utilisant une programmation classique", explique Christian Felkel, Vice-président Industry Management Electronics chez KUKA. Les applications possibles de MIRAI sont presque illimitées et sont déjà utilisées dans presque toutes les industries manufacturières : des industries automobiles et électroniques hautement automatisées à l’industrie de l’électroménager et aux entreprises de construction mécanique de taille moyenne. Les applications concrètes peuvent être la préhension et l’insertion précises de câbles ou de connecteurs, comme cela se produit dans les essais de fin de ligne, l’inspection des joints de soudure dans le processus de fabrication de la technologie de refroidissement et de climatisation, le placement de racks pour la galvanisation de composants ou la manipulation de composants réfléchissants ou transparents. "MIRAI donne à nos robots la coordination œil-main et la flexibilité dont ils ont besoin pour tous les processus où la variance se produit - qu’il s’agisse de variance de position, de forme, de texture ou de conditions d’éclairage", explique Felkel.

Sur l'auteur:
Ulrike Götz
Porte-parole Business KUKA 

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