Une plateforme d'apprentissage assistée par l'IA aide les robots à raisonner au-delà des commandes littérales

Selon MIT News, des chercheurs du MIT et de l'Université de New York présenteront FLEX, « un pipeline flexible de modification de caractéristiques pour la planification de mouvements robotiques », à la Conférence sur l'apprentissage des robots ce mois-ci.[1]MIT News indique que le robot peut suivre les instructions littéralement et aussi « lire entre les lignes pour faire des généralisations plus larges ».[1]Daily.dev rapporte que FLEX fonctionne en trois étapes : Add énumère un objet à éviter, Generalize utilise GPT-4o pour déduire des règles plus larges, et Mask utilise la vision par ordinateur pour supprimer les objets qui ont disparu.[2]La publication ajoute que le processus prend environ cinq secondes.[2]Physical AI News rapporte que l'équipe a testé FLEX dans des simulations d'un bras robotique servant du café, déplaçant une bougie et transportant une boule de quilles.[3]Selon MIT News, le robot a suivi les commandes littéralement et a également évité de renverser du liquide sur l'électronique, s'est tenu éloigné des objets inflammables et n'a pas lâché sa cargaison sur des choses fragiles.[1]Superpower Daily rapporte que l'article original couvre également la navigation bidimensionnelle, les tâches de bras robotique Franka et une étude réelle, et que les auteurs rapportent une récompense normalisée plus élevée que les approches concurrentes de modification de caractéristiques.[4]Le co-auteur Nathan Dennler a déclaré à MIT News que « il y a une intention de niveau supérieur derrière les paroles que vous prononcez ».[3]MIT News indique que l'étude a été menée par Andreea Bobu, professeure adjointe d'aéronautique et d'astronautique au MIT.[3]Bobu a déclaré à MIT News que « aucun robot ne sort de l'emballage en sachant ce qui est important pour vous ».[1]