Dans le domaine en évolution rapide de la robotique, la capacité des robots à effectuer des tâches avec une dextérité quasi humaine n’appartient plus à la science-fiction. Comme indiqué dans A3 Association for Advancing Automation, Skild, une startup d’IA incarnée, est à l’avant-garde de cette révolution technologique, découvrant de nouvelles voies pour former les robots de manière efficace et à une échelle sans précédent. Mais comment cette entreprise basée à Pittsburgh s’attaque-t-elle à la tâche monumentale de la formation robotique dans des environnements réels ?
La Mission de Skild : Un Cerveau pour Chaque Robot
L’approche de Skild pour créer une base de connaissances unifiée pouvant s’appliquer à diverses plateformes robotiques est révolutionnaire. Les cofondateurs Deepak Pathak et Abhinav Gupta ont conçu une mission qui soutient la tâche ardue de former des robots avec un seul cerveau. Cette philosophie “tâche quelconque, robot quelconque, un cerveau” souligne l’engagement de Skild envers le partage des connaissances et l’indépendance matérielle — une idée qui a longtemps échappé à l’industrie de la robotique.
Le Dilemme de la Collecte de Données
Le défi de la collecte de données pour les robots est un problème bien connu dans le domaine. Les robots ont besoin de données réelles pour améliorer leur navigation et l’exécution des tâches, tout en nécessitant des données préalablement acquises pour naviguer efficacement. Skild relève ce défi par une combinaison de méthodes de formation traditionnelles, telles que la simulation et la préformation basée sur la vidéo, combinée à la téléopération durant les phases de post-formation.
Une Adaptabilité Innovante dans des Scénarios Réels
L’imprévisibilité du monde réel présente un autre défi. Depuis naviguer à travers des changements matériels inattendus jusqu’à gérer des accidents — comme un robot qui “se casse la cheville” pendant une démonstration en direct — les modèles de formation flexibles de Skild permettent aux robots de s’adapter et de surmonter les obstacles. Cette résilience face à l’adversité assure que les robots ne sont pas seulement compétents mais également capables de se remettre des mésaventures avec grâce.
Surmonter les Limitations grâce à des Solutions Évolutives
Les cofondateurs insistent sur le fait que bien que le milieu universitaire ait longtemps fourni une preuve de concept pour cette formation, l’extension de ces modèles pour une application généralisée est une tâche entièrement différente. La quête de Skild de solutions évolutives qui permettent une formation à un niveau industriel vise à combler ces lacunes, offrant une solution clé en main à travers diverses configurations matérielles.
Une Histoire de Triomphe dans la Robotique
Lors d’une démonstration significative remplie d’investisseurs de haut niveau, le cerveau robotique de Skild a efficacement transformé un désastre potentiel en une réussite narrative. La capacité de leurs robots à s’ajuster et à continuer de fonctionner malgré des obstacles inattendus illustre l’adaptabilité avancée essentielle pour une application dans le monde réel.
Dans le monde de la robotique, les avancées de Skild illustrent un chemin vers un avenir où les généralisations de modèles d’IA ne sont pas simplement aspirantes mais opérationnelles. C’est un voyage prometteur pour les industries en quête de solutions robotiques robustes et résilientes capables d’entreprendre avec aplomb les tâches les plus difficiles et routinières du monde.