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Nouvel alliance pour offrir des robots intelligents dans des environnements à haut risque
RobotiqueAI News15sem· 1 min de lecture

Nouvel alliance pour offrir des robots intelligents dans des environnements à haut risque

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ADLINK Technology et Under Control Robotics (derrière la startup Noble Machines) ont conclu un partenariat stratégique pour développer une nouvelle génération de robots humanoïdes bipèdes destinés aux environnements industriels dangereux. Leur solution combinera la plateforme edge AI DLAP d'ADLINK (basée sur NVIDIA Jetson Thor) avec le logiciel d'autonomie et de contrôle corporel de Noble Machines, pour des robots capables de percevoir, raisonner et manipuler des charges lourdes en conditions extrêmes. Les secteurs cibles initiaux incluent la construction, les mines, l'énergie et la pétrochimie — des industries confrontées à des pénuries de main-d'œuvre et à des risques élevés pour les travailleurs humains.

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Google s'est associé à Agile Robots dans le cadre d'un nouveau partenariat stratégique qui verra les modèles d'IA Gemini intégrés directement dans le matériel robotique du fabricant allemand. Cette collaboration marque une nouvelle étape dans la volonté de Google de déployer ses technologies d'intelligence artificielle dans des environnements physiques réels, au-delà des applications logicielles. En embarquant Gemini dans des robots capables d'agir dans le monde réel, Google franchit un cap important vers une IA incarnée et opérationnelle. La course à la robotique dopée à l'IA s'intensifie, avec des acteurs comme OpenAI, Microsoft et Amazon qui multiplient eux aussi leurs investissements dans ce secteur en pleine effervescence.

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Wetour Robotics avance que le prochain saut architectural de l'IA physique ne viendra pas des robots eux-mêmes, mais de la façon dont les humains leur communiquent leurs intentions. La startup a développé une approche qu'elle nomme Spatial Intent Fusion : la fusion en temps réel de trois flux d'information centrés sur l'humain, à savoir la position spatiale du corps, le contexte visuel capté par la caméra, et l'intention gestuelle détectée via capteurs musculaires. Ces trois canaux sont traités simultanément par une plateforme matérielle appelée Orchestra, un hub portable embarqué sur processeur NVIDIA Jetson Orin Nano Super, capable d'exécuter l'intégralité de la boucle de contrôle en local, sans dépendance au cloud. Le résultat est traduit en commandes directes pour n'importe quel appareil physique connecté, avec une latence assez basse pour que le système réponde comme une extension naturelle du corps. L'enjeu est concret : les interfaces actuelles, écrans, boutons et commandes vocales, supposent que l'utilisateur peut s'arrêter, regarder vers le bas et formuler une instruction structurée. Cette hypothèse s'effondre dès que le travail se déroule dans un environnement réel. Un technicien de maintenance sur une éolienne, harnais accroché et les deux mains sur une clé, n'a pas la liberté de consulter un écran. Un opérateur logistique sur un quai de chargement, les yeux sur la palette et les mains gantées, ne peut pas dicter une commande vocale dans le bruit ambiant. Une personne en fauteuil motorisé dans une rue animée veut ajuster sa trajectoire sans sortir son téléphone. Pour Wetour Robotics, chaque canal observé isolément, un geste seul, un regard seul, reste ambigu. C'est la fusion de ces canaux au niveau système, avec une inférence d'intention robuste, qui rend l'interface fiable dans des conditions dégradées. Cette approche s'inscrit dans un constat plus large que l'industrie commence à formuler. Depuis trois ans, les progrès côté robot ont été spectaculaires : Boston Dynamics, Figure, Unitree ont repoussé les limites de la locomotion et de la dextérité, tandis que Google DeepMind a redéfini ce que les modèles vision-langage-action peuvent accomplir en environnement non structuré. Mais la boucle humain-machine n'a pas évolué au même rythme. Les mêmes trois modalités d'entrée dominent depuis quarante ans. Wetour Robotics parie que le vrai goulot d'étranglement se situe désormais du côté humain, et que faire de l'opérateur un noeud à part entière du réseau de calcul, avec la même qualité de participation que les capteurs embarqués sur le robot, constitue le prochain levier de performance. Le positionnement commercial de la société résume l'ambition en une formule : votre corps est l'interface.

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Le laboratoire de physique appliquée de l'université Johns Hopkins (APL) a publié une présentation détaillant ses travaux récents sur l'IA agentique appliquée aux équipes de robots collaboratifs. Baptisée "Agentic AI for Robot Teams", cette communication expose une architecture scalable conçue pour doter des systèmes robotiques hétérogènes de capacités d'autonomie, de coordination et d'adaptabilité. Les chercheurs y décrivent comment des agents fondés sur des grands modèles de langage (LLM) peuvent être déployés sur du matériel réel, avec des démonstrations impliquant des équipes de robots aux profils et capacités différents. Le document, disponible sous forme de livre blanc, présente également les leçons tirées des phases de recherche et développement en cours. L'enjeu est considérable : faire travailler ensemble des robots qui ne partagent ni les mêmes capteurs, ni les mêmes actionneurs, ni les mêmes logiciels impose des défis de coordination que les architectures classiques peinent à résoudre. En intégrant des LLM comme couche de raisonnement et de planification, les équipes de l'APL cherchent à rendre ces systèmes capables de s'adapter dynamiquement aux imprévus, de se répartir les tâches et de maintenir une cohérence collective sans supervision humaine constante. Cette approche pourrait transformer des domaines comme la logistique autonome, la gestion de catastrophes, les opérations militaires ou l'exploration de milieux hostiles, où envoyer des équipes humaines reste risqué ou impossible. Le Johns Hopkins APL est l'un des principaux centres de recherche appliquée du Département de la Défense américain, ce qui situe ces travaux dans un contexte stratégique lié à la robotique militaire et aux systèmes autonomes multi-agents. La montée en puissance des LLM depuis 2022 a ouvert une nouvelle voie pour la robotique agentique, jusqu'ici freinée par la rigidité des architectures de contrôle traditionnelles. Les suites annoncées portent sur la généralisation de l'architecture à des équipes plus larges et plus hétérogènes, ainsi que sur l'amélioration de la robustesse dans des environnements dégradés ou incertains.

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Google DeepMind a publié cette semaine Gemini Robotics-ER-1.6, un nouveau modèle de vision et de langage conçu pour aider les robots à interpréter leur environnement. Pour illustrer ses capacités, Boston Dynamics, qui dispose d'un accord pour intégrer Gemini dans ses robots humanoïdes, a publié une vidéo de ses robots quadrupèdes utilisant le modèle pour lire un thermomètre lors d'une inspection dans une installation industrielle. Selon les benchmarks internes de Google, les gains restent modestes sur un seul flux caméra : le modèle n'améliore que marginalement la capacité du robot à détecter la fin d'une tâche par rapport aux versions précédentes. En revanche, les performances progressent nettement lorsque le robot exploite plusieurs flux caméra simultanément. C'est précisément là que réside l'enjeu pratique : la majorité des environnements robotiques industriels, qu'il s'agisse d'usines ou d'entrepôts, s'appuient sur plusieurs points de vue combinés, comme une caméra en hauteur et une caméra fixée sur le bras du robot. Le système doit être capable de fusionner ces perspectives pour construire une compréhension cohérente de ce qu'il accomplit et savoir quand la tâche est terminée. Ce lancement s'inscrit dans une course intense entre les grands laboratoires d'IA pour doter les robots d'une intelligence de perception plus robuste. Google DeepMind et Boston Dynamics ont formalisé leur partenariat autour de Gemini pour les robots humanoïdes, signalant une convergence entre les modèles de fondation et la robotique physique. Si les progrès annoncés restent incrémentaux, l'amélioration sur les configurations multi-caméras est directement applicable aux déploiements industriels existants, ce qui pourrait accélérer l'adoption de robots autonomes dans des environnements de travail réels. Les prochaines versions du modèle seront à surveiller pour évaluer si ces gains se traduisent en performances significatives sur des tâches complexes en conditions réelles.

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