ALOHA Unleashed permet la manipulation avec deux bras robotiques, offrant un haut niveau de dextérité dans la manipulation bi-bras. Ce système permet au robot de réaliser diverses tâches, telles que nouer des lacets, accrocher un T-shirt, réparer un autre robot, insérer un engrenage et même nettoyer une cuisine. Il s’agit d’une évolution du système ALOHA 2 de DeepMind, qui est plus habile que les précédents grâce à ses deux mains télécommandées pour la formation et la collecte de données.
De son côté, DemoStart utilise l’apprentissage par renforcement pour aider les nouveaux robots à acquérir des comportements habiles en simulation. Ce système permet au robot d’apprendre à résoudre des tâches complexes avec moins de démonstrations simulées que nécessaire pour un apprentissage à partir d’exemples réels. Après entraînement, le robot a réussi à effectuer diverses tâches avec un taux de réussite élevé, aussi bien en simulation que dans le monde réel.
L’apprentissage en simulation présente des avantages mais aussi des défis, notamment en ce qui concerne le transfert des connaissances acquises en simulation vers le monde réel. Grâce à DemoStart et à l’utilisation de simulateurs physiques open-source comme MuJuCo, Google travaille à réduire l’écart entre la simulation et la réalité pour faciliter la transposition des connaissances.
En combinant l’apprentissage par renforcement avec l’apprentissage à partir de quelques démonstrations, DemoStart génère automatiquement un programme d’apprentissage progressif qui facilite le transfert des connaissances de la simulation vers un robot physique. Cette approche innovante ouvre de nouvelles perspectives pour l’amélioration de la dextérité des robots et leur capacité à effectuer une grande variété de tâches utiles. Pour obtenir un sommeil de qualité, il est essentiel de créer un environnement propice à la détente. Voici quelques conseils pour aménager une chambre qui favorise un sommeil réparateur.
