Collège de Delémont
Vie de l'école
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Conférence: "Intelligence artificielle" le robot et moi

asd Sylvain Calinon, Coffe with Baxter-lowRes

Sylvain Calinon est Senior Researcher à l'institut de recherche Idiap depuis 2014, responsable du groupe "Robot Learning & Interaction", et chargé de cours à l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL). Ses activités de recherche couvrent l'interaction homme-robot, l'apprentissage de gestes et le transfert de tâches par la démonstration, dont ses travaux ont reçu plusieurs prix, à la fois dans le milieu académique (conférences IEEE, EPFL-Press) et industriel (ABB et Robotdalen). Page web: http://calinon.ch

Le groupe "Robot Learning & Interaction" de l'institut de recherche Idiap aborde des thèmes de recherche sur la collaboration homme-robot et la programmation de robots par la démonstration. Dans cet exposé, Sylvain Calinon va présenter les techniques récentes développées en intelligence artificielle pour reprogrammer facilement robots et machines. Le but est de pouvoir transférer de nouvelles tâches à un robot en lui montrant ce qu'il doit faire, à l'aide d'interfaces intuitives, sans passer par un langage de programmation.

Cette approche ouvre de nouvelles perspectives en robotique, à la fois pour les petites et moyennes entreprises qui ont besoin de reprogrammer fréquemment le robot (petits volumes de production, personnalisation de produits, utilisation sur divers postes de travail), ainsi que pour les nombreuses nouvelles applications qui apparaissent en robotique. Ces récentes techniques ouvrent la voie à des robots collaboratifs destinés à partager notre espace de travail et à effectuer des tâches en commun. L'orateur illustrera ce qui se cache derrière ces techniques, incluant les aspects mathématiques et les moyens utilisés pour collecter ces informations de l'utilisation. Plusieurs mécanismes d'apprentissage par la démonstration seront présentés, incluant l'observation d'un geste par les caméras du robot, la téléopération à distance, où un apprentissage kinesthésique qui consiste à guider le robot par la main tout en collectant les informations de mouvement de manière proprioceptive.

Les challenges de collaboration homme-machine seront également abordés. Dans ce contexte, les mouvements effectués par un robot doivent être enrichis d'autres sources d'information, liées aux aspects de perception, de force et d'impédance, afin de générer des gestes sûrs et naturels. Derrière ces approches, les modèles mathématiques développés ont plusieurs objectifs (reconnaissance, prédiction, synthèse), et sont partagés par plusieurs mécanismes d'apprentissage (imitation et exploration). Le but est de faciliter le transfert de tâches d'une personne à un robot, ou entre robots, en exploitant des sources sensorielles variées et en développant des interfaces intuitives d'apprentissage.

Ces approches seront illustrées par des applications variées considérant des robots proches de nous (robots pour collaboration artistique, robots pour l'assistance à l'habillement), faisant partie de nous (prothèses de main), ou travaillant loin de nous (téléopération de robots bimanuels dextres dans les fonds marins).

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