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Des robots s’entraînent en aveugle à jouer au football

Une équipe de chercheurs américains a montré que des robots pouvaient apprendre à coopérer efficacement grâce à l’apprentissage par renforcement multi-agents (MARL), même dans des simulations simplifiées. Une approche qui ouvre la voie à un entraînement plus rapide et moins coûteux.

Le robot tape la balle • Qant, M. de R. avec Midjourney

Les robots autonomes doivent pouvoir évoluer en équipe pour accomplir certaines tâches complexes, qu’il s’agisse de surveillance, de logistique ou encore, dans l’étude de Adam Labiosa and Josiah Hanna, de football robotisé. Pour les entraîner, les chercheurs s’appuient généralement sur des simulations reproduisant fidèlement la physique du monde réel, mais cette approche est coûteuse et chronophage. L’équipe de l’université du Wisconsin-Madison explore une alternative : l’utilisation de simulateurs abstraits, aux dynamiques simplifiées. L’objectif est de tester si des stratégies de collaboration apprises dans ces environnements virtuels peuvent être appliquées avec succès à des robots physiques.

Source archive Kessel : https://qant.kessel.media/posts/pst_0a9b3cad7552486586e688737b82fab2