à partir de simples descriptions textuellesUn groupe de chercheurs issus du milieu académique et privé a dévoilé Genesis, un système de simulation open source permettant aux robots de s'entraîner à des tâches dans un environnement virtuel, 430 000 fois plus rapide que dans le monde réel. De plus, ce système permet aux chercheurs d'utiliser une intelligence artificielle pour créer des simulations physiques en 3D à partir de simples descriptions textuelles.
Genesis représente une avancée majeure dans l'entraînement robotique, offrant une simulation accélérée qui permet aux robots d'apprendre des tâches complexes, telles que la manipulation d'objets ou l'utilisation d'outils, en quelques heures de calcul informatique, plutôt qu'en plusieurs décennies d'entraînement dans le monde réel. Ce système génère des environnements en 3D à partir de descriptions textuelles, facilitant la création de mondes dynamiques pour tester les robots. Grâce à son architecture open source et à son moteur basé sur Python, Genesis rend ces simulations rapides et accessibles, avec un potentiel révolutionnaire pour la robotique.
Cependant, certains soumettent des réserves quant aux limitations potentielles de ce modèle, notamment les risques d'interprétations erronées de la physique, la dépendance à la simulation accélérée, et l'absence de véritables « découvertes » scientifiques. Bien que ce système puisse grandement accélérer l'entraînement des robots, son objectif principal est d'optimiser l'efficacité de l'apprentissage robotique, plutôt que de résoudre des lacunes fondamentales dans notre compréhension scientifique. En outre, la capacité à générer des mondes dynamiques en 4D soulève des questions sur les implications à long terme de l'automatisation dans les secteurs créatifs et techniques.
Le simulateur "Genesis", open-source, permet de réduire les temps de formation de plusieurs décennies à quelques heures en utilisant des mondes en 3D générés à partir de simples descriptions textuelles. En exploitant la simulation rapide, les robots peuvent apprendre des tâches complexes, comme la manipulation d'objets ou la marche, en un temps record, ce qui réduit le besoin de tests physiques coûteux.
« Une heure de temps de calcul permet à un robot d'acquérir 10 ans d'expérience en matière d'entraînement. C'est ainsi que Neo a pu apprendre les arts martiaux en un clin d'œil dans le Dojo de la Matrice », a écrit sur X Jim Fan, coauteur de l'article sur Genesis, qui dit avoir joué un “rôle mineur” dans la recherche. Fan a déjà travaillé sur plusieurs projets de simulation robotique pour Nvidia.
La plateforme Genesis traite les calculs physiques jusqu'à 80 fois plus vite que les simulateurs de robots existants (comme Isaac Gym de Nvidia). Il utilise des cartes graphiques similaires à celles qui équipent les jeux vidéo pour exécuter jusqu'à 100 000 copies d'une simulation à la fois. C'est important lorsqu'il s'agit d'entraîner les réseaux neuronaux qui contrôleront les futurs robots du monde réel.If an AI can control 1,000 robots to perform 1 million skills in 1 billion different simulations, then it may "just work" in our real world, which is simply another point in the vast space of possible realities. This is the fundamental principle behind why simulation works so… pic.twitter.com/sKDsisBewZ
— Jim Fan (@DrJimFan) December 19, 2024
Si une IA peut contrôler 1 000 robots pour qu'ils exécutent 1 million de compétences dans 1 milliard de simulations différentes, alors elle peut « fonctionner » dans notre monde réel, qui n'est qu'un autre point dans le vaste espace des réalités possibles », a écrit Fan dans son billet X. »C'est le principe fondamental qui sous-tend la raison d'être de l'intelligence artificielle. « C'est le principe fondamental qui explique pourquoi la simulation est si efficace en robotique.
Genesis se distingue par son utilisation de cartes graphiques de type jeu vidéo et son moteur Python, qui rend l'accès à ces simulations plus simple et plus abordable. Les chercheurs peuvent ainsi générer des environnements virtuels dynamiques et interactifs pour tester des robots dans des conditions variées.
En outre, le système permet de générer des mondes réalistes en 4D grâce à l'IA, facilitant la création d'environnements d'entraînement complexes. L'open-source et la possibilité de contribuer à son développement sur GitHub marquent une avancée importante pour la robotique, permettant à la communauté scientifique d'utiliser cette technologie pour entraîner des robots dans des environnements virtuels avant leur déploiement réel.
Genesis accélère l'entraînement robotique, mais pas sans controverse
Le simulateur "Genesis" représente effectivement un pas en avant considérable dans l’entraînement des robots, en permettant une simulation accélérée de 430 000 fois par rapport à la réalité. Ce système révolutionne l’approche de l’apprentissage robotique en réduisant de manière exponentielle le temps nécessaire pour acquérir des compétences complexes, telles que la manipulation d'objets ou le mouvement. Grâce à sa capacité à générer des environnements en 3D à partir de simples descriptions textuelles, Genesis ouvre la voie à une flexibilité sans précédent dans la création de mondes d’entraînement dynamiques. Son architecture open source et l’utilisation de Python facilitent l'accès à cette technologie, rendant possible pour un large éventail de chercheurs et de développeurs d'explorer et de contribuer à l’évolution de la robotique.
Cependant, cette avancée n'est pas sans limites et soulève plusieurs questions. Bien que la simulation rapide permette d’accélérer l'apprentissage des robots, elle repose sur un modèle physique qui, s'il est basé sur des lois connues, pourrait être influencé par des interprétations ou des approximations de la réalité. Si des erreurs ou des lacunes dans notre compréhension scientifique sous-jacente existaient, cela pourrait limiter la fiabilité des résultats obtenus, en particulier pour des tâches complexes nécessitant une adaptation à des situations non simulées. Ce processus ne cherche pas à combler des failles dans notre compréhension de la physique, mais à optimiser l'entraînement robotique en s'appuyant sur des principes établis. En ce sens, la véritable découverte scientifique reste en dehors du champ d’application de Genesis, qui se limite à une mise en pratique efficace de connaissances existantes.
En outre, la capacité de Genesis à créer des mondes dynamiques en 4D, bien qu'impressionnante, soulève également des interrogations sur les impacts à long terme de l'automatisation dans des domaines créatifs et techniques. En générant des simulations de plus en plus réalistes, cette technologie pourrait redéfinir des secteurs comme la création de contenu numérique, mais aussi susciter des débats éthiques sur le rôle de l'automatisation dans des contextes sensibles. L'usage de l'IA pour générer des mondes et des comportements réalistes pourrait, à terme, transformer non seulement la robotique, mais aussi des secteurs comme l'industrie du jeu vidéo ou de la simulation, tout en ouvrant la voie à des questions sur l'authenticité et la créativité dans ces domaines.
En conclusion, Genesis est sans aucun doute une avancée majeure pour la robotique et les simulations physiques, mais il est important de garder à l’esprit que ses applications sont limitées par les bases scientifiques et techniques actuelles. Tout en accélérant l'entraînement des robots, il n’ouvre pas nécessairement de nouvelles voies pour la recherche fondamentale, mais plutôt pour l'efficacité opérationnelle dans des environnements contrôlés.
Source : Jim Fan, co-author of the Genesis article
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