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Google DeepMind vient de dévoiler plusieurs nouvelles technologies permettant de rendre les robots plus sécurisés, plus rapides et plus efficaces. Ces innovations pourraient jouer un rôle clé dans le développement des futurs robots humanoïdes généralistes. Découvrez AutoRT, SARA-RT et RT-Trajectory !
L'IA et les robots se développent à une allure effrénée, et surpasseront bientôt l'humain aussi bien mentalement que physiquement. Cela comporte des avantages, mais que se passera-t-il si nous perdons le contrôle ?
Il existe un risque réel que les machines décident de se rebeller contre nous, ou même qu'elles nous anéantissent simplement parce qu'elles nous perçoivent comme un obstacle sur la route vers leurs objectifs. C'est l'une des grandes craintes liées à cette technologie en plein boom.
Afin d'éviter un tel désastre, les chercheurs de Google DeepMind viennent de dévoiler de nouvelles avancées qui devraient permettre aux robots de prendre des décisions plus rapides, plus pertinentes, mais aussi plus sûres.
Une Constitution Robot inspirée par Isaac Asimov
L'une de ces innovations est un système permettant de collecter des données d'entraînement tout en respectant une « Constitution Robot ». Le but ? S'assurer que les robots puissent accomplir toutes sortes de tâches tout en préservant la sécurité des humains.
Ainsi, le système de collecte de données AutoRT créé par Google peut utiliser un modèle de langage visuel (VLM) et un large modèle de langage (LLM) fonctionnant de concert pour permettre au robot de comprendre son environnement, de s'adapter à des conditions inconnues, et de décider des actions adéquates.
De son côté, la Robot Constitution est un ensemble de « prompts focalisés sur la sécurité » indiquant au LLM d'éviter les tâches impliquant des humains, des animaux, des objets tranchants ou encore des appareils électriques.
Ce concept de constitution s'inspire directement des « Trois Lois de la Robotique » créées par Isaac Asimov : l'un des plus célèbres romans de science-fiction, paru en 1942. L'une de ces lois était qu'un robot ne doit pas blesser un être humain.
Google a déployé 53 robots pour mener des milliers de tests
Pour tester ce système, Google a déployé une flotte de 53 robots AutoRT sur une période de 7 mois dans quatre bureaux et a mené 77 000 tests.
Afin d'accroître encore davantage la sécurité, DeepMind a programmé les robots pour s'arrêter automatiquement si la force de leurs joints dépasse un certain seuil. Un interrupteur physique a également été inclus pour permettre aux opérateurs humains de les désactiver.
Certaines machines étaient contrôlées à distance par des opérateurs humains, d'autres étaient basés sur un script ou de façon autonome via le modèle IA Google Robot Transformer (RT-2).
Un processus de décision basé sur le dialogue entre 2 IA
Comme l'explique Google sur son blog, « pour chaque robot, le système utilise un VLM pour comprendre son environnement et les objets dans son champ de vision ». En se basant sur la caméra, ce modèle aide le robot à identifier les objets autour de lui.
C'est une capacité essentielle pour un robot relâché dans un environnement comme un bureau ou une maison, car le robot peut être amené à s'adapter à la présence de nouvelles personnes ou à des objets changeant d'emplacement.
Par la suite, « un LLM suggère une liste de tâches créatives que le robot pourrait mener ». Il peut s'agir par exemple de placer un snack sur un comptoir ou d'apporter des ramettes de papier pour l'imprimante. Le LLM joue aussi le rôle de décisionnaire pour sélectionner la tâche à effectuer.
UTO-RT, SARA-RT et RT-Trajectory : 3 nouvelles tech dévoilées par DeepMind
Parallèlement à ces technologies de sécurité, DeepMind a également dévoilé l'architecture de réseaux de neurones SARA-RT conçue pour rendre Robotic Transformer (RT-2) plus rapide et précis.
Selon le billet publié sur le blog officiel, « les Transformers sont puissants, mais peuvent être limités par la demande en puissance de calcul qui ralentit leur prise de décision ».
La firme a aussi annoncé RT-Trajectory, aidant les robots à mieux effectuer des tâches physiques spécifiques grâce à des plans en 2D. Par exemple, cela pourra aider une machine à essuyer une table à l'aide d'un chiffon.
Une expérience cruciale pour le futur de la robotique
Les robots utilisés lors de ce test sont très minimalistes, avec seulement une caméra, un bras robotique et une base mobile.
Toutefois, le fruit de ces expériences pourrait être très utile pour les futurs robots humanoïdes comme le Tesla Optimus ou le Apptronik Apollo que la Nasa compte utiliser pour explorer la lune et Mars…
De nombreuses entreprises développent actuellement de tels robots conçus pour être capables d'effectuer n'importe quelle tâche manuelle, et la sécurité est un point essentiel qu'il ne faudra surtout pas négliger sous peine de graves conséquences !
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