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NVIDIA démontre une IA capable de singer des actions humaines

Le deep learning et l'intelligence artificielle sont officiellement devenus les nouveaux terrains de bataille de l'industrie Tech. Plutôt bien avancé en la matière, NVIDIA offre déjà une multitude de solutions aux chercheurs (DGX, SaturnV...) et ne manquera forcément jamais une opportunité de promouvoir ses GPU  comme étant la solution idéale. Cette fois-ci, c'est donc après avoir fait intensément mumuse avec des Titan X qu'une équipe de chercheurs de chez NVIDIA a dévoilé ce que serait l'une des premières intelligences artificielles capables de répéter des actions humaines via une interface robotisées suivant une simple démonstration, et apparemment sans donner d'instruction à la machine au préalable.

 

For robots to perform useful tasks in real-world settings, it must be easy to communicate the task to the robot; this includes both the desired result and any hints as to the best means to achieve that result. With demonstrations, a user can communicate a task to the robot and provide clues as to how to best perform the task.

 

En soi, le concept de base est relativement simple : le système d'apprentissage profond "observe" l'individu humain en train d'effectuer une tâche grâce à sa caméra intégrée, après quoi il générera une version lisible - permettant aussi de corriger d’éventuelles erreurs - de sa propre interprétation de la scène. Ainsi, plutôt que de se baser sur des données réelles externes, le système de deep learning est capable de s’entraîner soi-même à partir de données synthétiques. Une fois la description des événements validée (et corrigée, si nécessaire), l'algorithme qui en est tiré sera ensuite exécuté par un robot afin de reproduire la tache observée précédemment, et ce donc sans avoir été explicitement instruit à le faire.

 

 

Une vidéo de démonstration publiée par l'équipe permet de voir le système en action avec son interface robotique occupé à empiler des cubes dans un ordre bien précis. Aujourd'hui des cubes, demain des Lego ? Pour en savoir plus, un PDF détaillé est disponible ici chez Arvix.org, et sinon plus d'informations également sur le blog de NVIDIA.

 

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