Libérer la puissance des modèles de langage dans la conception robotique

Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), les grands modèles de langage (LLM) ont émergé pour changer la donne, révolutionnant la façon dont nous écrivons, apprenons et créons de l'art.

Ces réseaux de neurones, avec leur capacité inégalée à traiter de grandes quantités de données textuelles, ont captivé l'imagination des chercheurs et des innovateurs du monde entier. Aujourd'hui, un groupe de scientifiques de l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) a propulsé cette technologie vers de nouveaux sommets en l'appliquant au domaine de la conception robotique.

Dans une étude de cas révolutionnaire récemment publiée dans Nature Machine Intelligence, Josie Hughes, l'estimée responsable du Computational Robot Design & Fabrication Lab de l'EPFL, aux côtés de Francesco Stella, un brillant doctorant, et de Cosimo Della Santina de la TU Delft, a exploité la puissance de Chat- GPT, un LLM, pour concevoir et concevoir une récolteuse de tomates robotisée entièrement fonctionnelle. Leur étude établit un cadre remarquable pour la conception collaborative entre les humains et les modèles de langage, mettant en lumière les immenses possibilités et les risques potentiels associés à l'intégration d'outils d'intelligence artificielle dans le domaine de la robotique.

Bien qu'il s'agisse d'un modèle de langage principalement axé sur la génération de texte, Chat-GPT s'est avéré être un atout inestimable, fournissant des informations inégalées et stimulant la créativité humaine dans la conception physique. "Même si Chat-GPT est un modèle de langage et que sa génération de code est basée sur du texte, il a fourni des informations et une intuition importantes pour la conception physique, et a montré un grand potentiel en tant que caisse de résonance pour stimuler la créativité humaine", explique Hughes.

L'étude s'est déroulée en deux phases cruciales : l'idéation et la réalisation. Au cours de la phase d'idéation, les chercheurs ont engagé des discussions approfondies avec Chat-GPT pour établir l'objectif, les paramètres de conception et les spécifications du robot. S'appuyant sur l'accès du modèle linguistique à une vaste mine de données mondiales, englobant des publications académiques, des manuels techniques, des livres et des médias, ils ont navigué sur les défis futurs auxquels l'humanité sera confrontée et ont identifié la récolte robotisée comme une solution viable au problème urgent de l'approvisionnement alimentaire mondial. . Au fur et à mesure que le dialogue progressait, ils ont utilisé les capacités de Chat-GPT pour affiner les questions et ont demandé des conseils sur des aspects de conception spécifiques, tels que la forme de la pince et les matériaux et le code nécessaires pour un contrôle optimal de l'appareil.

Stella souligne l'importance de cette exploration collaborative en déclarant : "Alors que le calcul a été largement utilisé pour aider les ingénieurs dans la mise en œuvre technique, pour la première fois, un système d'IA peut concevoir de nouveaux systèmes, automatisant ainsi des tâches cognitives de haut niveau. Cela pourrait impliquer un déplacement des rôles humains vers des rôles plus techniques."

Les chercheurs, conscients des différents modes de collaboration entre les humains et les LLM, ont mis en évidence des approches supplémentaires dans leur article. L'un de ces modes, appelé "exploration collaborative", exploite l'IA pour augmenter l'expertise des chercheurs en apportant de vastes connaissances dans divers domaines. De plus, l'IA peut servir d'"entonnoir", affinant le processus de conception et fournissant une contribution technique tandis que les humains conservent le contrôle créatif.

Néanmoins, les chercheurs avertissent que chaque mode de collaboration comporte des risques logiques et éthiques inhérents, exigeant une évaluation minutieuse. Le déploiement de LLM soulève des problèmes de partialité, de plagiat et de propriété intellectuelle, en particulier pour déterminer si une conception générée par un LLM peut être considérée comme véritablement nouvelle.

Hughes soulève un point crucial en déclarant : "Dans notre étude, Chat-GPT a identifié les tomates comme la culture "la plus intéressante" pour une moissonneuse robotisée. Cependant, cela peut être biaisé en faveur des cultures qui sont plus couvertes dans la littérature, par opposition à celles là où il y a vraiment un besoin réel. Lorsque des décisions sont prises en dehors du champ de connaissances de l'ingénieur, cela peut conduire à des erreurs éthiques, techniques ou factuelles importantes.

Malgré ces préoccupations valables, Hughes et son équipe, s'appuyant sur leur expérience, restent optimistes quant à l'immense potentiel des LLM s'ils sont gérés avec prudence. Ils soulignent l'importance pour la communauté robotique de tirer parti

ces outils puissants pour faire progresser le domaine de manière éthique, durable et d'une manière qui responsabilise la société dans son ensemble.

La fusion de l'ingéniosité humaine et des prouesses informatiques brutes des modèles de langage ouvre des possibilités illimitées d'innovation dans la conception robotique. Alors que nous nous aventurons plus loin dans ce territoire inexploré, il est crucial de faire preuve de prudence, en veillant à ce que les risques potentiels soient atténués et que les avantages soient exploités pour favoriser des progrès à la fois responsables et inclusifs.