Il peut-être difficile pour un robot d’attraper des objets inconnus ou mal positionnés. Cependant, à force d’entraînements et de répétitions, le robot Baxter arrive à s’améliorer pour réaliser la manœuvre aisément avec ses deux bras.
C’est une professeure de la Brown University accompagnée de l’un de ses élèves qui est à l’origine du projet. Pour réaliser cette expérience, ils se sont servis d’un robot Baxter doté de deux bras articulés et de la technologie deep learning. A l’aide de nombreuses caméras et capteurs, le robot étudie d’abord l’objet pendant un long moment avant d’essayer de l'agripper. Une fois que celui-ci passe à la pratique pour tenter de saisir l’objet, il peut lui falloir des dizaines de tentatives pour réussir à bien l’agripper sans le faire glisser. Cet apprentissage prend du temps mais une fois qu’il est réalisé, le robot a la capacité de transmettre ses nouvelles connaissances à d’autres robots.
Il existe près de 300 robots Baxter dans différents laboratoires de recherche dans le monde. L’objectif à plus long terme des chercheurs à l’origine du projet est d’apprendre aux robots à fonctionner comme le font les jeunes enfants qui arrivent à transposer les compétences acquises pour saisir un objet à un autre très différent sans avoir besoin de recourir à l’expérience d’autres robots. Selon l’instigatrice du projet, si chacun d’eux apprend à saisir des objets pendant 11 jours tout en transmettant son savoir aux autres, à l’issue de cette période, ils seraient tous à même de saisir un million d’objets différents.
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