{"id":2976,"date":"2023-01-12T09:36:21","date_gmt":"2023-01-12T09:36:21","guid":{"rendered":"https:\/\/rfidunion.com\/?p=2976"},"modified":"2023-03-25T03:44:40","modified_gmt":"2023-03-25T03:44:40","slug":"machine-learning-in-robotics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/applications\/machine-learning-in-robotics.html","title":{"rendered":"R\u00f4le de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la robotique"},"content":{"rendered":"

Des recherches r\u00e9centes de Google ont montr\u00e9 que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont parmi les domaines les plus en vogue de l'ing\u00e9nierie. Il est pr\u00e9dit que l'avenir de la robotique reposera sur Technologies d'IA et d'apprentissage automatique<\/a>. Cependant, cet article est l\u00e0 pour souligner comment ces deux technologies peuvent \u00eatre appliqu\u00e9es \u00e0 la robotique aujourd'hui.<\/p>\n\n\n\n

Intelligence artificielle, apprentissage automatique et robotique<\/h2>\n\n\n\n

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?<\/h3>\n\n\n\n

Intelligence artificielle<\/a> (IA) est un domaine de l'informatique qui implique l'\u00e9tude des agents intelligents\u00a0: tout appareil qui per\u00e7oit son environnement et prend des mesures qui maximisent ses chances de succ\u00e8s \u00e0 un certain objectif. Les syst\u00e8mes d'IA sont utilis\u00e9s pour prendre des d\u00e9cisions complexes dans des conditions incertaines et sont capables d'apprendre de l'exp\u00e9rience. Certains exemples incluent la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel (TAL), la planification et la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n

L'IA a \u00e9t\u00e9 d\u00e9finie comme "l'\u00e9tude et la conception d'agents intelligents", o\u00f9 un agent intelligent est un syst\u00e8me qui per\u00e7oit son environnement et prend des mesures pour atteindre des objectifs. Les objectifs peuvent \u00eatre sp\u00e9cifiques ou inf\u00e9rentiels\u00a0; par exemple, l'op\u00e9rateur peut consid\u00e9rer que sa t\u00e2che est termin\u00e9e lorsque toutes les menaces de s\u00e9curit\u00e9 ont \u00e9t\u00e9 \u00e9limin\u00e9es ou jusqu'\u00e0 ce que toutes les t\u00e2ches prioritaires soient termin\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique\u00a0?<\/h3>\n\n\n\n

L'apprentissage automatique est une forme d'intelligence artificielle (IA) et un sous-ensemble de la science des donn\u00e9es. Dans l'apprentissage automatique, les ordinateurs sont "form\u00e9s" pour apprendre \u00e0 partir des donn\u00e9es\u00a0; le processus peut inclure des techniques telles que la mod\u00e9lisation statistique, la reconnaissance de formes et la pr\u00e9diction. Le nom d'apprentissage automatique provient d'Arthur Samuel, qui l'a invent\u00e9 en 1959. Par la suite, d'autres chercheurs se sont joints \u00e0 ce domaine et ont form\u00e9 une nouvelle discipline universitaire qui s'est d\u00e9velopp\u00e9e depuis lors.<\/p>\n\n\n\n

L'apprentissage automatique explore l'\u00e9tude et la construction d'algorithmes capables d'apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es, c'est-\u00e0-dire d'augmenter leur pr\u00e9cision ou leurs performances avec l'exp\u00e9rience au fil du temps sans \u00eatre explicitement programm\u00e9s (par exemple, par un humain) pour le faire. Le domaine a \u00e9t\u00e9 initialement appel\u00e9 programmation logique inductive (ILP) par Stuart Meehl. Mais beaucoup d'autres pr\u00e9f\u00e9raient les syst\u00e8mes de tutorat intelligents ou les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur les connaissances. Ces syst\u00e8mes ont \u00e9volu\u00e9 pour devenir des syst\u00e8mes experts modernes. Ils produisent des r\u00e8gles li\u00e9es \u00e0 des conditions pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9es et \u00e0 des actions d\u00e9tect\u00e9es au moment de l'ex\u00e9cution ou lorsque des actions sont d\u00e9clench\u00e9es en externe pour ex\u00e9cution par des capteurs surveillant les changements d'\u00e9tat du syst\u00e8me. Ces \u00e9v\u00e9nements sont provoqu\u00e9s par des causes d'entr\u00e9e, telles que des \u00e9v\u00e9nements de minuterie se produisant apr\u00e8s qu'un certain intervalle de temps s'est \u00e9coul\u00e9 depuis la derni\u00e8re activation pour reprendre \u00e0 nouveau l'ex\u00e9cution du mode de lecture. Le prochain cycle\/it\u00e9ration red\u00e9marre une fois par seconde, etc.<\/p>\n\n\n\n

Le domaine de l'apprentissage automatique a d\u00e9velopp\u00e9 une large gamme d'algorithmes tr\u00e8s efficaces, souvent bas\u00e9s sur l'analyse statistique et l'optimisation. Ces algorithmes sont utilis\u00e9s pour les applications\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

  • Extraction de caract\u00e9ristiques (par exemple, la d\u00e9tection automatis\u00e9e des cellules canc\u00e9reuses), <\/li>
  • Reconnaissance de formes (par exemple, identification du visage), <\/li>
  • Exploration de donn\u00e9es (par exemple, d\u00e9couverte de nouvelles associations entre diff\u00e9rentes variables dans de grands ensembles de donn\u00e9es), <\/li>
  • Analyse pr\u00e9dictive (par exemple, estimation des r\u00e9sultats futurs sur la base de mod\u00e8les historiques).<\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Comment d\u00e9finissons-nous la robotique\u00a0?<\/h3>\n\n\n
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    La combinaison de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la robotique rend le secteur automobile plus avanc\u00e9 sur le plan technologique<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

    Pour ceux qui ne connaissent pas le terme robotique, il s'agit d'une branche de l'ing\u00e9nierie qui traite des robots. Le mot robot vient du mot tch\u00e9coslovaque \u00ab robot \u00bb, qui signifie travail forc\u00e9. Les robots sont des automates qui fonctionnent selon des instructions pr\u00e9programm\u00e9es et peuvent effectuer des t\u00e2ches automatiquement sans supervision humaine. Ils peuvent \u00e9galement \u00eatre programm\u00e9s pour interagir avec l'environnement et prendre des d\u00e9cisions en fonction de leurs observations.<\/p>\n\n\n\n

    Un robot peut \u00eatre d\u00e9fini comme un syst\u00e8me \u00e9lectrom\u00e9canique qui ex\u00e9cute certaines t\u00e2ches sous le contr\u00f4le d'un programme informatique stock\u00e9 dans sa m\u00e9moire (par exemple, un ordinateur personnel ou PLC). Le programme le dirige dans la r\u00e9alisation de sa mission en dirigeant ses actions via des capteurs connect\u00e9s \u00e0 ses unit\u00e9s d'entr\u00e9e sensorielles et des dispositifs d'actionnement pour manipuler des objets dans son environnement via des actionneurs connect\u00e9s \u00e0 ses unit\u00e9s de sortie effectrices (par exemple, des moteurs).<\/p>\n\n\n\n

    Comment fonctionne le ML en robotique\u00a0?<\/h2>\n\n\n
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    L'apprentissage automatique en robotique est similaire \u00e0 la pens\u00e9e du cerveau humain<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

    L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui utilise des donn\u00e9es pour s'entra\u00eener. Un algorithme d'apprentissage automatique (MLA) analyse les exp\u00e9riences pass\u00e9es et fait des pr\u00e9dictions bas\u00e9es sur ces exp\u00e9riences. Cela signifie que les d\u00e9put\u00e9s sont habitu\u00e9s \u00e0 apprendre de l'exp\u00e9rience, ce qui leur permet de prendre des d\u00e9cisions sans \u00eatre explicitement programm\u00e9s pour eux.<\/p>\n\n\n\n

    Les MLA peuvent \u00eatre utilis\u00e9s en robotique pour toute t\u00e2che o\u00f9 le robot doit apprendre de sa propre exp\u00e9rience, notamment\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

    • Conna\u00eetre son environnement au fil du temps pour mieux naviguer dans de nouveaux espaces.<\/li>
    • Faire des pr\u00e9dictions sur l'\u00e9tat futur de son environnement sur la base de documents historiques.<\/li>
    • D\u00e9cider quelle(s) action(s) permettra le mieux d'atteindre un certain objectif.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

      Comment fonctionne l'IA en robotique\u00a0?<\/h2>\n\n\n\n

      L'IA est un programme informatique qui peut apprendre, s'adapter et am\u00e9liorer ses performances au fil du temps. C'est l'un des concepts les plus importants de la robotique et de l'apprentissage automatique.<\/p>\n\n\n\n

      L'IA est utilis\u00e9e pour alimenter les robots. Cela leur permet d'effectuer des t\u00e2ches efficacement sans \u00eatre programm\u00e9s explicitement par des humains. Par exemple, si un v\u00e9hicule autonome sur la route n'avait pas d'IA, il ne pouvait que rouler tout droit ou effectuer des man\u0153uvres tr\u00e8s basiques comme tourner \u00e0 droite ou \u00e0 gauche aux intersections. Cependant, avec l'IA install\u00e9e dans ce v\u00e9hicule, il serait capable de naviguer dans des environnements complexes. Comme les b\u00e2timents et autres voies avec facilit\u00e9, car il comprend o\u00f9 il va en fonction des informations qu'il re\u00e7oit de ses capteurs (tels que le GPS) et des cam\u00e9ras mont\u00e9es sur le dessus de la carrosserie elle-m\u00eame.<\/p>\n\n\n\n

      Comment l'intelligence robotique s'est-elle d\u00e9velopp\u00e9e au cours des derni\u00e8res d\u00e9cennies\u00a0?<\/h2>\n\n\n\n

      L'intelligence robotique a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e dans les ann\u00e9es 1950 par Ross Ashby, un cybern\u00e9ticien britannique. Avant cette \u00e9poque, les ing\u00e9nieurs utilisaient des r\u00e8gles fixes pour leurs machines en fonction de leur exp\u00e9rience et de leur intuition. Ashby a utilis\u00e9 des mod\u00e8les math\u00e9matiques pour cr\u00e9er une machine intelligente capable d'apprendre de son environnement et de prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur des exp\u00e9riences pass\u00e9es. Cette approche a conduit au d\u00e9veloppement de r\u00e9seaux de neurones et de simulations informatiques du fonctionnement du cerveau humain.<\/p>\n\n\n\n

      Le premier robot industriel a \u00e9t\u00e9 fabriqu\u00e9 par Unimation en 1961. Il pouvait effectuer des t\u00e2ches simples telles que le chargement et le d\u00e9chargement de bo\u00eetes sur un tapis roulant \u00e0 une cadence de 40 par heure en utilisant deux doigts contr\u00f4l\u00e9s par le vide par main (le nombre total de doigts \u00e9tant de quatre) . En 1974, plus de 30 000 robots travaillaient dans des usines du monde entier !<\/p>\n\n\n\n

      Intelligence artificielle et apprentissage automatique en robotique<\/h2>\n\n\n\n
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