L'Unitree G1 a fait un pas en avant dans la robotique en maîtrisant le patinage sur glace et à roulettes. Une équipe de recherche a entraîné ce robot humanoïde avec des réseaux de neurones génératifs, obtenant des mouvements fluides et des virages précis. Ce qui semblait impossible pour les machines bipèdes est désormais une réalité, surpassant les premiers pas maladroits que nous avons vus lors des tentatives précédentes de football robotique.
Comment les réseaux génératifs transforment l'équilibre robotique 🤖
Les chercheurs ont utilisé une approche basée sur l'apprentissage par renforcement avec des réseaux antagonistes génératifs. Le système traite les données des capteurs inertiels et de force en temps réel pour ajuster les postures et les glissades. Contrairement aux méthodes traditionnelles, ce modèle permet au G1 de prédire et de corriger les déséquilibres avant de tomber. Le robot exécute des freinages, des changements de direction et des accélérations sur de la glace réelle, ce qui nécessite la synchronisation de 23 articulations. La clé réside dans la simulation massive : le logiciel génère des millions de scénarios virtuels de patinage pour que le matériel apprenne sans risques.
De la glace à la piste : des robots qui ne tombent plus comme nous ⛸️
Alors que les humains s'accrochent encore à la rampe pour ne pas se ridiculiser sur la patinoire, l'Unitree G1 patine comme s'il était né avec des lames aux pieds. Le plus drôle, c'est que ces robots maîtrisent déjà des virages qui en feraient voir de toutes les couleurs à plus d'un chez le kinésithérapeute. Pour l'instant, il ne leur reste plus qu'à apprendre à faire le grand aigle ou à prendre un selfie en évitant un enfant avec un bâton de hockey.