Des jumeaux numériques aux robots chirurgicaux, en passant par les robots humanoïdes et les véhicules autonomes, l’IA physique donne aux machines la capacité de comprendre et maîtriser les lois du monde réel. Elle permet aux machines d’apprendre, de s’adapter et d’interagir avec leur environnement de manière autonome et réaliste.
Dans une fusion révolutionnaire entre l’intelligence artificielle et la physique, l’« IA physique » transforme la manière dont les machines interagissent avec le monde réel. Cette technologie de pointe, également connue sous le nom d’IA physique générative, permet aux robots et aux véhicules autonomes de percevoir, comprendre et naviguer dans des environnements complexes, avec une sophistication inédite.
En créant des simulations virtuelles hyperréalistes, l’IA physique ne se contente pas de révolutionner des secteurs comme la robotique ou l’automobile, elle repousse également les limites du jeu vidéo et de la fabrication industrielle.
Comment fonctionne l’IA physique ?
Les modèles d’IA générative, comme les grands modèles de langage tels que GPT et Llama, sont entraînés sur d’immenses quantités de données textuelles et visuelles, principalement collectées sur Internet. Ces IA possèdent des capacités remarquables pour générer du langage humain et des concepts abstraits, mais leur compréhension du monde physique et de ses lois reste limitée.
L’IA physique générative étend les capacités de l’IA générative en intégrant une compréhension des relations spatiales et du comportement physique du monde en 3D dans lequel nous évoluons. Cela est rendu possible grâce aux données supplémentaires fournies contenant des informations sur les relations spatiales et les lois physiques du monde réel, lors du processus d’entraînement de l’IA.
Les données d’entraînement en 3D sont générées à partir de simulations informatiques extrêmement précises, qui servent à la fois de source de données et de terrain d’entraînement pour l’IA.
La génération de données basées sur la physique commence par la création d’un jumeau numérique d’un espace, comme une usine. Dans cet environnement virtuel, des capteurs et des machines autonomes, comme des robots, sont intégrés. Des simulations imitant des scénarios réels sont ensuite effectuées, permettant aux capteurs d’enregistrer diverses interactions, telles que la dynamique des corps rigides (mouvements et collisions) ou encore la façon dont la lumière interagit avec l’environnement.
L’apprentissage par renforcement dans l’IA physique
L’apprentissage par renforcement enseigne aux machines autonomes des compétences dans un environnement simulé, afin qu’elles puissent les appliquer dans le monde réel. Cela permet aux machines autonomes d’apprendre des compétences de manière sûre et rapide, grâce à des milliers, voire des millions d’essais et d’erreurs.
Cette technique d’apprentissage récompense un modèle d’IA physique lorsqu’il accomplit avec succès les actions souhaitées dans la simulation, de sorte que le modèle s’adapte et s’améliore en continu. Grâce à un apprentissage par renforcement répété, les machines autonomes finissent par s’adapter aux nouvelles situations et aux défis imprévus de manière appropriée, les préparant ainsi à fonctionner dans le monde réel. Au fil du temps, une machine autonome peut développer des compétences motrices fines sophistiquées nécessaires aux applications réelles, comme emballer proprement des boîtes, aider à la construction de véhicules ou naviguer dans des environnements de manière autonome.
Pourquoi l’IA physique est-elle importante ?
Auparavant, les machines autonomes ne pouvaient pas percevoir, ni détecter le monde qui les entourait. Mais grâce à l’IA physique générative, des robots peuvent être construits et entraînés pour interagir de manière fluide avec leur environnement et s’adapter à celui-ci dans le monde réel.
Pour construire l’IA physique, les équipes ont besoin de simulations puissantes basées sur la physique, qui offrent un environnement sûr et contrôlé pour l’entraînement des machines autonomes. Cela permet non seulement d’améliorer l’efficacité et la précision des robots dans l’exécution de tâches complexes, mais aussi de faciliter des interactions plus naturelles entre les humains et les machines, améliorant ainsi l’accessibilité et la fonctionnalité dans les applications réelles.
L’IA physique générative ouvre de nouvelles capacités qui transformeront chaque industrie, notamment :
L’ère des Robots :
Grâce à l’IA physique, les robots présentent des avancées significatives en termes de capacités opérationnelles dans divers environnements.
- Les robots mobiles autonomes dans les entrepôts peuvent naviguer dans des environnements complexes et éviter les obstacles, y compris les humains, en utilisant des retours directs des capteurs embarqués.
- Les robots manipulateurs peuvent ajuster leur force de préhension et leur position en fonction de la place des objets sur un tapis roulant, démontrant à la fois des compétences motrices fines et globales adaptées au type d’objet.
- Les robots chirurgicaux bénéficient de cette technologie en apprenant des tâches complexes, comme enfilage d’aiguilles et réalisation de sutures, mettant en évidence la précision et l’adaptabilité de l’IA physique générative pour former des robots à des tâches spécialisées.
- Les robots humanoïdes – robots polyvalents – nécessitent à la fois des compétences motrices fines et globales et doivent être capables de percevoir, comprendre, naviguer et interagir avec le monde physique, quelle que soit la tâche qui leur est confiée.
Les véhicules autonomes :
Les véhicules autonomes utilisent des capteurs pour percevoir et comprendre leur environnement, ce qui leur permet de prendre des décisions dans divers environnements, des larges autoroutes aux zones urbaines. En entraînant les véhicules autonomes avec de l’IA physique, elles détectent plus précisément les piétons, réagissent aux conditions de circulation ou météorologiques, et naviguent de manière autonome dans les changements de voie, s’adaptant efficacement à une large gamme de scénarii inattendus.
Les espaces intelligents connectés :
L’IA physique améliore la fonctionnalité et la sécurité des grands espaces intérieurs, tels que les usines et les entrepôts, où les activités quotidiennes impliquent un flux constant de personnes, de véhicules et de robots. À l’aide des caméras fixes et des modèles avancés de vision par ordinateur, les équipes peuvent améliorer la planification dynamique des itinéraires et optimiser l’efficacité opérationnelle, en suivant plusieurs entités et activités au sein de ces espaces. De plus, elles priorisent la sécurité des personnes en percevant et en comprenant de manière précise des environnements complexes et à grande échelle.
À l’avenir, l’IA physique est prête à jouer un rôle crucial dans le façonnement de notre paysage technologique, offrant un aperçu d’un futur où les machines et le monde physique interagiront de manière plus fluide que jamais.
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Par Serge Palaric, VP Alliances, Global CSPs & ISVs EMEA chez NVIDIA
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