Des humanoïdes bipèdes pourraient effectivement arriver, mais les quadrupèdes sont déjà là. Ils travaillent dans des laboratoires, effectuent des inspections dans des centrales électriques et des raffineries, jouent au football et même, au grand souci de beaucoup, deviennent policiers.
Le Spot de Boston Dynamics est de loin le plus immédiatement reconnaissable du groupe, mais de nombreuses startups et instituts de recherche ont apporté leur propre touche à cette catégorie. Bon sang, même Xiaomi en a fait un pour une raison quelconque. Alors que les prestataires bipèdes cherchent à prouver leur travail, les quadrupèdes font le travail.
L'équipe DeepMind de Google (qui a récemment absorbé une grande partie de l'équipe Everyday Robots d'Alphabet) vient de publier un document de recherche qui décrit un éventuel système de benchmarking pour quantifier les performances de ces machines. Avec un nom comme "Barkour», il faut se demander si le département a travaillé à rebours par rapport au titre.
Google Research souligne plusieurs exploits impressionnants réalisés par des quadrupèdes au fil des ans, de l'escalade de montagnes à la course et au saut (« retourner est beaucoup plus facile que marcher », m'a dit un jour un professeur du MIT), mais il n'y en a pas eu en réalité. ligne de base. pour déterminer l’efficacité du système.
Puisque ces machines sont inspirées par des animaux, l’équipe de recherche a déterminé que les vrais animaux offriraient les meilleures performances analogiques à leurs homologues robotiques. Cela signifiait mettre en place un parcours d’obstacles dans le laboratoire et le faire courir par un chien – regardez le petit teckel tenace ci-dessus. Le parcours était composé de quatre obstacles dans une zone de 5x5 mètres, plus dense que les expositions canines qui l'ont inspiré.
Les performances sont évaluées sur une échelle de 0 à 1, une échelle binaire simple permettant de déterminer si le robot peut réussir à franchir l'écart dans les 10 secondes environ qu'il faut à un chien de taille similaire pour le faire. Plusieurs pénalités concernent les vitesses lentes, les sauts ou les obstacles manqués sur le parcours. Google conclut :
Nous pensons que le développement d’une référence pour la robotique à pattes constitue une première étape importante dans la quantification des progrès vers l’agilité au niveau animal. […] Nos résultats démontrent que Barkour est un benchmark difficile qui peut être facilement personnalisé, et que notre méthode basée sur l'apprentissage pour résoudre le benchmark fournit un robot quadrupède avec une seule politique de bas niveau qui peut effectuer une variété de tâches agiles de bas niveau. compétences.
L'organisation affirme que Barkour s'est avéré être un point de référence efficace, même face aux inévitables événements inattendus et problèmes matériels. Le chien robot utilisé lors du test était capable de se relever et de revenir seul sur la ligne de départ en cas d'échec.
