Facebook permet à une nouvelle génération de robots tactiles

Sans le sens du toucher, nous n’aurions jamais réalisé que “” et nous aurions eu une machine à tuer réanimée imparable sur nos mains. Alors soyez reconnaissant pour le plus sous-estimé de vos cinq sens, celui que les robots pourraient bientôt eux-mêmes apprécier. Facebook a annoncé lundi avoir développé une suite de technologies tactiles qui donneront aux robots un sens du toucher que le docteur fou n’aurait jamais pu imaginer.

Mais pourquoi Facebook prend-il même la peine de se pencher sur la recherche en robotique ? « Avant de rejoindre Facebook, je discutais avec Mark Zuckerberg et je lui ai demandé : « Y a-t-il un domaine lié à l’IA sur lequel vous pensez que nous ne devrions pas travailler ? Yann LeCun, le scientifique en chef de l’IA de Facebook, a rappelé lors d’un récent appel à la presse. « Et il a dit : « Je ne trouve aucune bonne raison pour que nous travaillions sur la robotique », alors ce fut le début de notre FAIR [Facebook AI Research] recherche, que nous n’allons pas travailler sur la robotique.

“Puis, après quelques années”, a-t-il poursuivi, “il est devenu clair que de nombreux progrès intéressants dans le travail d’IA se produisent dans le contexte de la robotique, car c’est le lien vers lequel les chercheurs en IA essaient d’arriver ; la boucle complète de la perception, du raisonnement, de la planification et de l’action, puis d’obtenir les commentaires de l’environnement.

À ce titre, FAIR a centré sa recherche en technologie tactile sur quatre domaines d’étude principaux : le matériel, la simulation, le traitement et la perception. Nous avons déjà vu les efforts matériels de FAIR : le DIGIT, un “” que Facebook a annoncé pour la première fois en 2020. Contrairement aux capteurs tactiles conventionnels, qui reposent généralement sur des méthodes capacitives ou résistives, DIGIT est en fait basé sur la vision.

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« À l’intérieur des capteurs, il y a une caméra, il y a des LED RVB placées autour du silicium, puis il y a un gel de silicium », a expliqué Roberto Calandra, chercheur scientifique sur Facebook AI. « Chaque fois que nous touchons le silicone sur un objet, cela va créer des ombres ou des changements de couleur qui sont ensuite enregistrés par le collier. Ceux-ci permettent [DIGIT] d’avoir une résolution extrêmement élevée et une sensibilité spectrale extrêmement élevée tout en ayant un appareil qui est mécaniquement très robuste, et très facile et peu coûteux à produire.

Calandra a noté que DIGIT coûte environ 15 $ à produire et, étant du matériel open source, ses schémas de production sont disponibles pour les universités et les instituts de recherche ayant des capacités de fabrication. Il est également disponible à la vente, grâce à un partenariat avec , aux chercheurs (et même au public) qui ne savent pas construire le leur.

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En termes de simulation, qui permet aux systèmes ML de s’entraîner dans un environnement virtuel sans avoir besoin de collecter des tas de données matérielles du monde réel (de la même manière), FAIR a développé TACTO. Ce système peut générer des centaines d’images de lectures tactiles haute résolution réalistes par seconde ainsi que simuler des capteurs tactiles basés sur la vision comme DIGIT afin que les chercheurs n’aient pas à passer des heures et des heures à taper sur les capteurs pour créer un compendium du monde réel données d’entraînement.

“Aujourd’hui, si vous voulez utiliser l’apprentissage par renforcement, par exemple, pour entraîner une voiture à se conduire elle-même”, a souligné LeCun, “cela devrait être fait dans votre environnement de tour car il devrait conduire pendant des millions de heures, parce que vous connaissez des milliers d’accidents et que vous vous détruisez plusieurs fois avant qu’il ne brûle et même alors, il ne serait probablement pas très fiable. Alors, comment se fait-il que les humains soient capables d’apprendre à conduire une voiture avec 10 à 20 heures de pratique sans pratiquement aucune supervision ? »

“C’est parce qu’au moment où nous atteignons 16 ou 17 ans, nous avons un assez bon modèle du monde”, a-t-il poursuivi. Nous comprenons intrinsèquement les implications de ce qui se passerait si nous conduisions une voiture d’une falaise, car nous avons près de deux décennies d’expérience avec le concept de gravité ainsi que celui de foutre et de découvrir. « Donc, « comment amener les machines à apprendre ce modèle du monde qui leur permet de prédire les événements et de planifier ce qui va se passer en conséquence de leurs actions » est vraiment le nœud du problème ici. »

Les capteurs et les simulateurs sont tous très bien, en supposant que vous ayez un diplôme avancé en Comp Sci et une compréhension approfondie de la procédure de formation en ML. Mais de nombreux aspirants roboticiens n’ont pas ce genre de qualifications, donc, afin d’élargir la disponibilité de DIGIT et TACTO, FAIR a développé PyTouch – à ne pas confondre avec . Alors que Torch est une bibliothèque d’apprentissage automatique se concentrant principalement sur les bibliothèques basées sur la vision et la PNL, PyTouch se concentre sur les applications de détection tactile.

“Les chercheurs peuvent simplement connecter leur DIGIT, télécharger un modèle pré-entraîné et l’utiliser comme bloc de construction dans leur application robotique”, ont écrit Calandra et Facebook AI Hardware Engineer, Mike Lambeta, dans un blog publié lundi. “Par exemple, pour construire un contrôleur qui saisit des objets, les chercheurs pourraient détecter si les doigts du contrôleur sont en contact en téléchargeant un module de PyTouch.”

Plus récemment, FAIR (en partenariat avec l’Université Carnegie Mellon) a développé ReSkin, une « peau » tactile pour les robots et les appareils portables. “Cet élastomère déformable contient des particules micro-magnétiques”, a déclaré Abhinav Gupta, responsable de la recherche sur Facebook AI. “Et puis nous avons l’électronique – un PCB mince et flexible, qui est essentiellement une grille de magnétomètres. La technologie de détection derrière la peau est très simple : si vous y appliquez une force, l’élastomère se déformera et, au fur et à mesure qu’il se déforme, il modifie le flux magnétique qui est lu. [by] magnétomètres.

“Une peau de détection tactile généralisée comme ReSkin fournira une source de données de contact riches qui pourraient être utiles pour faire progresser l’IA dans un large éventail de tâches tactiles, notamment la classification d’objets, la proprioception et la saisie robotique”, a écrit Gupta dans un récent blog FAIR. . “Les modèles d’IA formés avec des compétences de détection tactile acquises seront capables de nombreux types de tâches, y compris celles qui nécessitent une sensibilité plus élevée, comme travailler dans des établissements de soins de santé, ou une plus grande dextérité, comme manœuvrer des objets petits, mous ou sensibles.”

Bien qu’il soit relativement peu coûteux à produire – 100 unités coûtent environ 6 $ à fabriquer – ReSkin est étonnamment durable. Le matériau de 2 à 3 mm d’épaisseur dure jusqu’à 50 000 touches tout en générant des signaux tactiles haute fréquence sur 3 axes et tout en conservant une résolution temporelle allant jusqu’à 400 Hz et une résolution spatiale de 1 mm avec une précision de 90 %. Une fois qu’une bande de ReSkin atteint ses limites utilisables, remplacer “la peau est aussi simple que d’enlever un pansement et de mettre un nouveau pansement”, a plaisanté Gupta.

Baie ReSkin

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Compte tenu de ces propriétés, les chercheurs de FAIR prévoient que ReSkin sera utilisé dans un certain nombre d’applications, y compris la manipulation à la main, c’est-à-dire s’assurer que la pince robotisée n’écrase pas l’œuf qu’elle ramasse ; mesurer les forces tactiles sur le terrain, mesurer la force exercée par la main humaine sur les objets qu’elle manipule et localiser les contacts, enseignant essentiellement aux robots à reconnaître ce qu’ils visent et la pression à appliquer une fois qu’ils le touchent.

Comme pour pratiquement toutes ses recherches antérieures, FAIR a ouvert DIGIT, TACTO, PyTouch et ReSkin dans le but de faire progresser l’état de l’art tactile dans l’ensemble du domaine.

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