Comment l'apprentissage par renforcement pourrait un jour transformer le fonctionnement de votre robot industriel

À la pointe de la technologie robotique, un certain nombre de chercheurs et de startups s'efforcent agressivement d'atteindre un niveau d'intelligence plus élevé dans l'utilisation des robots industriels. Les robots industriels d'aujourd'hui, même ceux dotés de systèmes de vision robotiques, sont rigides et inflexibles par rapport à ce qui se profile à l'horizon.

Les progrès de l'apprentissage par renforcement (RL) sont parmi les formes d'intelligence robotique les plus prometteuses et les plus pratiques à ce jour. Un jour, les robots compatibles RL pourraient transformer la façon dont votre organisation aborde l'automatisation.

Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement pour les robots et comment ça marche ?

RL est un type de programmation robotique qui permet aux robots d'apprendre des comportements basés sur des interactions répétées avec l'environnement qui les entoure. Les opérateurs de robots programment un robot avec une spécification de ce qu'il faut faire au lieu de comment le faire. Doté d'une série de récompenses, le robot apprend ensuite à accomplir une tâche avec une préprogrammation moins rigide et un comportement plus adaptable.

Il existe deux formes d'algorithmes RL :la recherche de politique et les méthodes basées sur la fonction de valeur. Dans le passé, les robots apprennent une correspondance directe entre les états explicites et les actions, et dans ce dernier cas, le robot apprend une structure intermédiaire qui évalue la valeur d'un état et agit en fonction de cette valeur. Dans tous les cas, les deux types de RL pour robots offrent une méthode plus avancée d'apprentissage de nouvelles tâches.

Les avantages de l'apprentissage par renforcement pour les robots industriels

La mise en œuvre de la RL dans les robots industriels présente de nombreux avantages potentiels. D'abord et avant tout, cette technique d'apprentissage permet aux robots d'exécuter des tâches beaucoup plus complexes. En comparaison, les robots d'aujourd'hui s'en tiennent à une trajectoire prédéfinie étroite avec une certaine marge pour répondre aux variables, tandis que les futurs robots industriels dotés de capacités RL seront beaucoup plus flexibles dans ce qu'ils peuvent faire.

Ces types de robots pourraient fonctionner dans des environnements dynamiques, même jamais vus auparavant, et apprendre rapidement les meilleures façons d'accomplir une tâche. Ce niveau de flexibilité étend considérablement les applications des robots industriels, mais réduit également considérablement les exigences de programmation et d'intervention de l'opérateur, contribuant ainsi à améliorer la productivité.

Bien que la RL pour les robots industriels ne soit peut-être pas commercialement viable aujourd'hui, il est sage de garder un œil sur la suite et cette méthode d'apprentissage des robots pourrait révolutionner la robotique industrielle le plus tôt possible.

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