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Robotique · Actu ·

Nvidia présente GR00T 2, un modèle de robotique qui apprend en regardant des vidéos d'humains puis se projette dans le rôle du robot

Nvidia a présenté GR00T 2, un nouveau modèle d'intelligence artificielle destiné à enseigner de nouvelles tâches à des robots sans recourir à la téléopération, cette méthode laborieuse où un opérateur humain pilote la machine pour produire des démonstrations. Le système observe des vidéos de personnes en action, puis transfère les mouvements de leurs mains vers des bras robotiques, comme s'il s'imaginait dans le corps du robot. Il a été entraîné sur environ 400 000 heures d'images. Les performances restent cependant très inégales : selon la tâche, le taux de réussite oscille entre 10 et 80 %.

1 min de lecture

Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie

Source

Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de The Decoder. Lire l'article original →

L'enjeu est considérable pour la robotique. La collecte de données par téléopération constitue l'un des principaux goulots d'étranglement du secteur, car chaque démonstration mobilise à la fois un robot et un opérateur. Les vidéos de gestes humains, elles, sont abondantes et bon marché. Si cette approche mûrit, elle pourrait réduire fortement le coût de formation des robots et accélérer leur arrivée dans les usines, les entrepôts ou d'autres environnements de travail. Un taux de succès de 10 % sur certaines tâches rappelle toutefois que la fiabilité nécessaire à un usage industriel est encore loin d'être atteinte.

GR00T s'inscrit dans la stratégie de Nvidia, qui cherche à devenir la plateforme de référence de l'IA dite physique et des robots humanoïdes, après avoir dominé le marché des puces pour l'IA. Le défi tient à la rareté des données robotiques, bien moins disponibles que le texte ou l'image, et à l'écart entre la morphologie humaine et celle des machines. La suite dépendra de la capacité du modèle à gagner en régularité, et de la réponse des autres laboratoires et industriels qui explorent la même voie.

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