TECH ACTUS – La dernière démonstration du robot bipède LimX Dynamics P1 montre à quel point la machine peut répondre aux menaces humaines et naviguer sur des terrains plus complexes.

Par exemple, il peut utiliser l’apprentissage par renforcement pour réagir à des routes cahoteuses ou à des objets en mouvement. L’apprentissage par renforcement est une technique utilisée pour entraîner des algorithmes d’intelligence artificielle. LimX est une entreprise de robotique composée d’un robot humanoïde, d’un robot quadrupède et d’un bipède P1. P1 a été testé sur la montagne Tanglang à Shanghai dans le but de le tester dans un environnement imprévisible, en évaluant le terrain et en intégrant les données dans ses réponses grâce à un apprentissage par renforcement.

LimX a publié des détails sur Medium. L’environnement montagneux n’a pas d’équateur ni de « niveau du sol » et constitue le troisième test de l’ensemble du portefeuille de l’entreprise, après avoir testé des robots humanoïdes et quadrupèdes. Ce dernier a été testé en octobre, lorsque le quadrupède X1 a fait son chemin vers une aciérie du sud de la Chine. Une vidéo du test P1 a également été diffusée : le robot a gravi des collines herbeuses, n’est pas tombé dans les fossés et a recommencé à marcher après avoir trébuché. Il est resté stable même après avoir été frappé à plusieurs reprises sur les jambes avec un bâton, et il n’a pas perdu sa stabilité malgré le fait qu’il ait été traîné et frappé. Le bâton s’est cassé lorsqu’il a heurté sa jambe.

LimX n’a pas précisé jusqu’où P1 avait parcouru, mais il a indiqué que l’apprentissage par renforcement récompense les bonnes décisions et punit les mauvaises. Les systèmes d’apprentissage automatique diffèrent des systèmes d’IA par leur dépendance à l’apprentissage autonome, mais ils relèvent également de l’intelligence artificielle, bien que de manière plus large. L’entreprise affirme qu’elle n’a pas « nourri » P1 avec des données environnementales et espère l’équiper d’une technologie similaire pour son robot huamoïde, CL-1, qui, en décembre, était capable de monter des escaliers et de naviguer à l’intérieur et à l’extérieur des bâtiments. Il a reçu des données sur les escaliers et autres objets avant le test de navigation réussi.

Mais P1 pourrait presque être capable de contre-attaquer : s’il avait une arme montée dessus, qui sait à quel point elle pourrait être précise…

Source: WCCFTech, Medium