Dans le cadre de AI Power, nous vous mettons sous les projecteurs CognoRobotics qui est une Architecture Cognitive de Développement de la Robotique à usage général. En d’autres termes, il s’agit du développement de robots autonomes. Pour le développement de l’intelligence générale artificielle et son application au domaine de la robotique autonome, le développement d’un cadre mathématique et informatique du développement cognitif autonome est essentiel.
Un projet prometteur pour un avenir innovant
CognoRobotics intègre différents paradigmes d’IA :
- Architecture cognitive informatique intégrative : l’architecture proposée doit intégrer toutes les composantes cognitives : perceptive, motrice, prise de décision, planification, apprentissage, développement, etc.
- Développement cognitif « de base » : développement qui commence par les expériences les plus élémentaires et sensorielles.
- Agent incarné : le corps est guidé par l’esprit pour interagir activement et délibérément avec son environnement, en même temps, le corps guide l’esprit grâce à la perception de soi.
- Architecture incrémentale et modulaire : pour développer un calcul et une formation efficaces, il est essentiel de réutiliser les composants d’une expérience à l’autre.
- Architecture hiérarchique et multiniveau : Elle doit fonctionner sur plusieurs niveaux qui interagissent et sont intégrés : sensoriomotrice, planification hiérarchique, concepts abstraits, raisonnement abstrait, etc.
- Anticipatif à tous les niveaux : c’est-à-dire que tous les processus, des fonctions sensomotrices les plus élémentaires aux processus les plus abstraits, doivent inclure la capacité d’anticiper (prédire) l’effet que l’exécution de ce processus aura, tant dans l’environnement que dans l’agent.
- Cadre mathématiquement solide : c’est seulement de cette façon que des démonstrations de convergence, de cohérence, d’exhaustivité, d’optimalité, etc. peuvent être réalisées. Il est basé sur la formalisation mathématique des graphes probabilistes, des processus de décision de Markov, de l’apprentissage par structure bayésienne et de l’apprentissage causal.
En collaboration avec divers groupes de recherche du monde entier, nous avons déjà travaillé auparavant sur certains des éléments nécessaires à la construction de cette architecture intégrée pour le développement cognitif. Nous avons déjà commencé à développer une version déterministe très préliminaire de SBL à l’Université de Californie du Sud. En Espagne, à l’Université autonome de Madrid, nous avons développé un robot basé sur le comportement. Nous avons déjà développé plusieurs projets d’innovation tels que, par exemple, DriveSense, Hyperios, ACT, qui ont permis le développement de différents robots avec différentes architectures et avec des objectifs spécifiques différents. Nous avons une vaste expérience dans la robotique pour les clients de l’industrie et de la défense. Nous étendons actuellement également à d’autres secteurs où il y a des capteurs physiques, comme en médecine.
Les objectifs du projet
Le principal objectif de ce projet consiste à la recherche et au développement d’un cadre mathématique et informatique pour le développement cognitif en robotique autonome. A cet égard, les deux objectifs principaux du projet sont, d’une part, la R&D d’une architecture informatique cognitive qui permet le développement cognitif des robots et des agents autonomes. D’autre part, la R&D d’un cadre mathématique suffisamment large qui sert à expliquer le comportement des agents biologiques, ainsi qu’à concevoir des agents artificiels cohérents et optimaux.
Article réalisé avec Fernando Corbacho de l’équipe IA Power
À propos de l’IA Power
Il s’agit d’une approche novatrice qui permet aux entreprises de tirer parti de cette technologie. Ce support, mené par l’équipe d’experts en IA d’Audensiel, permettra de développer cette évolution et de l’adapter aux usages commerciaux des entreprises.
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