Generalist présente des politiques robotiques conçues à partir de seulement deux heures de données humaines

Lors d’Automate, en juin, un bras Universal Robots a plié et assemblé des boîtes en carton tandis que, ailleurs dans le McCormick Center, un bras Flexiv réparait des aspirateurs robots. Generalist présentait la même idée sur différentes machines : apprendre aux robots à partir de démonstrations humaines, puis laisser ses modèles générer des politiques pour des robots collaboratifs, ou cobots, conçus pour travailler aux côtés des personnes.

L’apprentissage commence avec un effecteur terminal semblable à une marionnette, manipulé par une personne. Des caméras GoPro enregistrent des tâches comme faire la vaisselle ou ramasser des objets. Ces démonstrations deviennent des données d’entraînement pour des modèles de fondation robotiques — des systèmes destinés à gérer un large éventail de tâches physiques — plutôt que des instructions écrites séparément pour chaque mouvement et chaque bras.

La quantité de données humaines variait fortement. Samantha Castellanos, ingénieure mécanique fondatrice de Generalist, a indiqué que l’entreprise avait utilisé entre deux et 80 heures de démonstrations humaines pour les tâches de son projet « thousand hands », les données ayant été recueillies dans ses bureaux de Boston et de Californie. Le robot a ensuite fourni davantage d’exemples : pour une tâche de manipulation d’un dévidoir de ruban adhésif, environ 50 épisodes réussis ont pris quatre minutes, et le modèle obtenu pouvait effectuer la tâche jusqu’à 10 fois de suite.

Le matériel est volontairement rudimentaire. La pince de Generalist dispose d’un seul degré de liberté, et Castellanos estime qu’une conception simple est plus facile à maintenir en fonctionnement. Un doigt remplaçable peut être changé en deux minutes, ce qui limite l’interruption lorsqu’un outil doit être remplacé.

Alors, concrètement ? Une usine qui teste plusieurs bras robotiques pourrait commencer par faire réaliser une tâche par une personne, plutôt que de concevoir un programme complet pour chaque matériel. Cela pourrait accélérer l’expérimentation de nouvelles applications, notamment lorsque les tâches évoluent ou nécessitent des pinces différentes. Pour l’instant, il s’agit toutefois de démonstrations et de mesures rapportées par l’entreprise ; l’extrait ne fournit aucun test indépendant de la fiabilité en production prolongée.